Resumen

Se propone un modelo de estimación semiparamétrica ponderada. Los componentes de parámetros y los componentes no paramétricos están ponderados. Los pesos son determinados por las características de diferentes datos. Los datos de simulación y los datos reales de GPS son procesados tanto por el nuevo modelo como por la estimación de mínimos cuadrados, la estimación de ridge y la estimación semiparamétrica. El método principal de investigación es combinar análisis cualitativo y análisis cuantitativo. La desviación entre los valores estimados y el valor real y la fluctuación de los residuos estimados de diferentes métodos se utilizan para el análisis cualitativo. El error cuadrático medio se utiliza para el análisis cuantitativo. Los resultados del experimento muestran que el modelo tiene el menor error residual y el mínimo error cuadrático medio. El modelo de estimación semiparamétrica ponderada tiene efectividad y alta precisión.

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Ponderado; Estimación semiparamétrica; Modelo; Componentes de parámetros; Componentes no paramétricos; Análisis cualitativo
• Keywords:Weighted; Semiparameter estimate; Model; Parameter components; Nonparameter components; Qualitative analysis