| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-13页 |
| 1.1 背景介绍 | 第11-12页 |
| 1.2 本文主要内容及文章结构 | 第12-13页 |
| 第二章 模型及方法 | 第13-27页 |
| 2.1 模型 | 第13页 |
| 2.2 线性部分的变量选择及参数估计 | 第13-15页 |
| 2.2.1 Lasso | 第13-14页 |
| 2.2.2 EBIC准则 | 第14-15页 |
| 2.3 多元非线性部分的估计 | 第15-23页 |
| 2.3.1 RKHS理论及张量积RKHS | 第15-16页 |
| 2.3.2 SS-ANOVA和COSSO | 第16-17页 |
| 2.3.3 W_2~(m_1)(per)(?)W_2~(m_2)[0,1]及W_2~(n_1)[0,1](?)W_2~(n_2)[0,1]的SS-ANOVA分解 | 第17-20页 |
| 2.3.4 方法实现过程 | 第20-23页 |
| 2.3.5 GCV准则 | 第23页 |
| 2.4 多元非线性部分的变量选择 | 第23-25页 |
| 2.5 算法 | 第25-27页 |
| 第三章 数值模拟及实证分析 | 第27-49页 |
| 3.1 算法1的数值模拟 | 第27-40页 |
| 3.1.1 不同n,p_n,及γ下的模拟 | 第28-34页 |
| 3.1.2 β不同下的模拟 | 第34-35页 |
| 3.1.3 不同非线性部分的模拟 | 第35-40页 |
| 3.2 算法2的数值模拟 | 第40-42页 |
| 3.2.1 不同q值,不同非线性函数表达式下的模拟 | 第41页 |
| 3.2.2 同一表达式,不同q,n下的模拟 | 第41-42页 |
| 3.3 算法1与算法2的比较 | 第42-44页 |
| 3.4 实证分析 | 第44-49页 |
| 第四章 总结和展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53页 |