一种基于k 近邻互信息变化率的输入变量选择方法

针对多变量时间序列建模中的输入变量选择问题, 提出一种基于k- 近邻互信息变化率的变量选择方法. 根 据多变量之间的相关关系, 以输入输出之间的k- 近邻互信息变化率作为评价标准选择相关变量; 同时根据输入变 量子集之间互信息值的大小判断变量是否为冗余变量; 通过设定合适的阈值系数, 可以有效地实现输入变量选择. Friedman, Lorenz 混沌时间序列以及Housing 数据的变量选择仿真结果验证了所提出方法的有效性.