【摘 要】
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传统的多元回归分析方法可以对缺失数据进行预测填补，但它在构造回归方程时存在自变量形式较为固定、单一等不足。为此，提出一种基于启发式构元的多元回归分析方法，通过贪婪算法
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60973074);广西研究生科研创新项目(GXU11T32590)
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传统的多元回归分析方法可以对缺失数据进行预测填补，但它在构造回归方程时存在自变量形式较为固定、单一等不足。为此，提出一种基于启发式构元的多元回归分析方法，通过贪婪算法找出现有变量的优化组合形式，选取若干新构变量进行回归分析，从而得到更好的拟合优度。通过对案例中小麦茎秆机械强度缺失数据信息进行仿真计算和评估，证实了方法的有效性。算例结果表明该方法运用在缺失数据预测中拥有较好的精准性。
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