基于飞参获取外场飞机疲劳关键结构载荷历程是结构故障预测与健康管理系统的一项关键技术,如何构建鲁棒性好且精度高的结构载荷回归模型是保证载荷识别和寿命预测准确性的关键。本文结合多元线性回归分析,重点介绍并提出一种筛选最优输入参数组合的技术途径:首先,进行多重共线性诊断以减弱自变量之间的多重共线性;然后,进行残差分析,删除异常样本点;最后,采用逐步回归法筛选出最优自变量组合。本文指出多重共线性传统诊断方法存在一定弊端,分别基于偏相关系数法和辅助回归方程法,提出并详细分析了两种更为合理可行的诊断方法。以典型战斗机翼身连接框某关键部位的载荷和应力为样本数据,对最优输入参数组合的筛选步骤展开详细说明,验证了本文提出的技术途径是合理可行的,且具有很高的拟合精度。筛选最优参数组合的意义在于确保模型拟合精度的同时,提高模型的稳定性和鲁棒性,这样,模型中各参数的回归系数才有意义,参数重要度排序结果才更合理。本文提出的筛选最优输入参数的技术途径具有很好的工程应用价值和意义。