[發明專利]一種采用分層多元逐步回歸分析進行軸溫預測的方法

在審

• 申請號: 201910149772.4
• 申請日: 2019-02-27
• 公開（公告）號: CN109711111A
• 公開（公告）日: 2019-05-03
• 發明（設計）人: 王作雷;盧東祥;史雪榮
• 申請（專利權）人: 鹽城師范學院
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 蘇州拓云知識產權代理事務所(普通合伙) 32344
• 代理人: 童強

1.一種采用分層多元逐步回歸分析進行軸溫預測的方法，其特征在于，其包括以下步驟：

(1)數據預處理：對于傳感器所采集到的車軸溫度以及影響其變化因素的相關數據，由于存在空缺值及數據冗余，因此需要對數據進行預處理，對于采集數據間隔時間內的數據中的空缺值，采用最臨近插值法，即用空缺值的前一個值補充此空缺值，同時，需要對所有數據進行“標準化”處理，建立相對系數矩陣；

(2)建立預測方程：利用矩陣的初等變換，逐個引入因子，并依次對其顯著性進行檢驗，以確保留下最少個數的顯著因子，經過若干個次的計算，得到標準化的回歸方程，最后將標準化回歸方程還原為非標準化方程，以各因素的平均值帶入，求出方程常系數，得到各因子對應系數及預測方程；

(3)檢驗預測方程：為了檢驗預測方程的有效性，將所測得的但未用來建立預測方程的樣本數據帶入預測方程進行計算，檢測其與采集到的實際軸溫數據的誤差大小，進行誤差分析。

2.根據權利要求1所述的一種采用分層多元逐步回歸分析進行軸溫預測的方法，其特征在于，在所述步驟(1)中，影響其變化因素的相關數據是通過皮爾遜系數得到與軸溫的相關性的若干個因素。

3.根據權利要求2所述的一種采用分層多元逐步回歸分析進行軸溫預測的方法，其特征在于，在步驟(1)中，影響其變化因素的相關數據至少包括運行速度、空簧載重、環境溫度、牽引力、牽引變流器功率這五個因素。

4.根據權利要求3所述的一種采用分層多元逐步回歸分析進行軸溫預測的方法，其特征在于，在所述步驟(2)中，采用高層次模型和低層次模型進行分層的方式建立預測方法，且高層次模型選取運行速度和牽引力，低層次模型選取運行速度、空簧載重、環境溫度、牽引力、牽引變流器功率五個因素，進行分層逐步回歸分析，以選取與軸溫相關性最高的因子來建立有效的預測方程。

5.根據權利要求4所述的一種采用分層多元逐步回歸分析進行軸溫預測的方法，其特征在于，高層次模型采用以下公式進行計算：

(1)

低層次模型：采用以下公式進行計算：

(2)

(3)

其中Y_ij為高層次被解釋變量；X_1ij為高層級上的解釋變量；Z_1j為低層級上的解釋變量；e_ij為殘差項；β_0j和β_1j為低層次被解釋變量；γ_0j、γ₁₀和γ₁₁為低層級上的解釋變量；u_0j和u_1j為相應殘差項；腳標j代表高層次級；i代表低層次級的對象。