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kissfire 2002-01-16
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upup
kissfire 2002-01-14
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UPUP!
LookSky 2002-01-07
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不可能没人知道吧。有没哪位大哥来自八一农学院，据说郑祖国的《水文学》中有介绍。
拜托。
拜托。
LookSky 2002-01-07
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当然是论文数据库。
MicroMouse 2002-01-07
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“国内已经有50多篇应用ppr的论文”
哪里可以找到？
哪里可以找到？
LookSky 2002-01-05
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其实这个问题是我的问题，多谢kissfire帮我提问。
ppr算法最早于国外出现是1989年，传入国内的时间是1994年。设X=(X1\:\:XP)是一P维随机向量，Y=f(X)是一维随机变量，为了避免线性回归不能反映实际非线性情况的矛盾，PPR采用一系列岭函数的和来逼近回归函数的方法。
我手上有个国外公司的Fortran源程序，有100多K，可见该算法之复杂。由于该源程序本身还没调试通过，且程序内有无数的goto语句，因此该算法很难整理。
至今为止，国内已经有50多篇应用ppr的论文，该算法对于非线性模型的预测有很好的效果，但是少见关于该算法的具体介绍。
听说中科院内部曾经发行该算法的资料，可惜可望不可及。
ppr算法最早于国外出现是1989年，传入国内的时间是1994年。设X=(X1\:\:XP)是一P维随机向量，Y=f(X)是一维随机变量，为了避免线性回归不能反映实际非线性情况的矛盾，PPR采用一系列岭函数的和来逼近回归函数的方法。
我手上有个国外公司的Fortran源程序，有100多K，可见该算法之复杂。由于该源程序本身还没调试通过，且程序内有无数的goto语句，因此该算法很难整理。
至今为止，国内已经有50多篇应用ppr的论文，该算法对于非线性模型的预测有很好的效果，但是少见关于该算法的具体介绍。
听说中科院内部曾经发行该算法的资料，可惜可望不可及。
LookSky 2002-01-05
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其实这个问题是我的问题，多谢kissfire帮我提问。
ppr算法在国外最先出现是1989年，于1994年左右传到国内，设X=(X1\:\:XP)是一P维随机向量，Y=f(X)是一维随机变量，为了避免线性回归不能反映实际非线性情况的矛盾，PPR采用一系列岭函数的和来逼近回归函数的方法。
我这儿有个外国公司的fortran源程序，有100多k，可见该算法之复杂，由于算法内有无数的goto语句，移植起来非常麻烦，而且该源程序本身也没调试通过，因此该算法很难整理。
至今为止，国内已经有50多篇应用ppr的论文，该算法对于非线性模型的预测效果比较可观，但是少见关于算法的介绍。
ppr算法在国外最先出现是1989年，于1994年左右传到国内，设X=(X1\:\:XP)是一P维随机向量，Y=f(X)是一维随机变量，为了避免线性回归不能反映实际非线性情况的矛盾，PPR采用一系列岭函数的和来逼近回归函数的方法。
我这儿有个外国公司的fortran源程序，有100多k，可见该算法之复杂，由于算法内有无数的goto语句，移植起来非常麻烦，而且该源程序本身也没调试通过，因此该算法很难整理。
至今为止，国内已经有50多篇应用ppr的论文，该算法对于非线性模型的预测效果比较可观，但是少见关于算法的介绍。
jimsuker 2001-12-30
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不知道,讲讲
kissfire 2001-12-29
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见鬼！竟然没人理睬！UPUPUP！
