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偏最小二乘建模的全过程MATLAB程序与结果(完整版)实用资料.doc

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偏最小二乘建模的全过程MATLAB程序与结果(完整版)实用资料.doc

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偏最小二乘建模的全过程MATL

AB程序与结果（完整版）实用

资料

(可以直接使用，可编辑完整版实用资料，欢迎下载）

一.利用160组数据建PLS回归模型。

>> clear

>> load ysj

>> X=ysj(:,1:8;

>> Y=ysj(:,9:11;

>> E0=stand(X;

>> F0=stand(Y;

>> A=rank(E0;

>> [W,C,T,U,P,R]=bykpcr(E0,F0;

W：自变量轴权重；

C：因变量轴权重；

T：自变量系统主成分得分；

U：因变量系统主成分得分；

P：模型效应载荷量；

R：因变量载荷量。

（一）.确定主成分个数三种方法：

（1）复测定系数：

复测定系数表示所提取的主成分的可解释变异信息占总变异的百分比。

当，复测定系数的值足够大时，可再第m 步终止主成分的提取计算。通常

即可。

>> RA=plsra(T,R,F0,A

RA =

0.3390 0.4831 0.5731 0.6358 0.6488 0.6522 0.6531 0.6537

结论：利用这个方法，无法确定。

（2）类似典型相关分析中的精度分析方法：

>> [Rdx,RdX,RdXt,Rdy,RdY,RdYt]=plsrd(E0,F0,T,A

Rdx =

0.3034 0.4348 0.0539 0.1326 0.0082 0.0132 0.0331 0. 8

0.2661 0.1918 0.0549 0.1932 0.1852 0.0001 0.0416 0.0671

0.0400 0.1010 0.3281 0.0191 0.4557 0.0529 0.0002 0.0030

0. 6 0.0813 0.4868 0.0492 0.0469 0.3026 0.0021 0.0104

0.0016 0.0472 0.5869 0.0921 0.0126 0.1955 0.0101 0.0540

0.2667 0.2229 0.2517 0.0002 0.0447 0.0638 0.0634 0.0866

0.2746 0.1859 0.0112 0.0041 0.0006 0.0434 0.4569 0.0233

0.5467 0.4430 0.0018 0.0001 0.0072 0.0003 0.0008 0.0001

RdX =

0.2150 0.2135 0.2219 0.0613 0.0951 0.0840 0.0761 0.0332

RdXt =

1.0000

Rdy =

0.0092 0.0002 0.1325 0.0438 0.0195 0.0019 0.0002 0.0003

0.0761 0.0613 0.0112 0.0568 0.0001 0.0025 0.0001 0.0006

0.4591 0.1697 0.0009 0.0000 0.0013 0.0010 0.0011 0.0001

RdY =

0.1814 0.0771 0.0482 0.0336 0.0070 0.0018 0.0005 0.0003

RdYt =

0.3498

>> [V]=LJRdX(RdX

V =

0.2150 0.4284 0.6504 0.7117 0.8068 0.8908 0.9668 1.0000

（3）累计贡献率：

>> [U]=LJGXL(X,T,A

U =

0.1756 0.3846 0.5791 0.6308 0.7198 0.7981 0.8711 0.9043

(4 交叉有效性

由于不会编交叉有效性的MATLAB程序，因此，没再验证。

>> h=6;

（二）.计算PLS回归方程的系数

首先，求标准化变量关于的回归系数。

>> SCOEFF=pls(h,8,W,P,R

SCOEFF =

-0.0103 -0.0119 0.0073

0.0114 0.0131 -0.0081

-0.0072 -0.0082 0.0051

0.0398 0.0458 -0.0284

-0.0282 -0.0324 0. 1

-0.0221 -0.0254 0.0157

-0.0048 -0.0055 0.0034

0.0007 0.0008 -0.0005

其次，求原始变量y1,y2,y3,关于x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8的回归系数。

>> [COEFF,INTERCEP]=plsiscoeff(X,Y,SCOEFF

COEFF =

-0.0000 -0.0000 0.0039

0.0001 0.0000 -0.0331

-0.1944 -0.0198 58.1193

0.0695 0.0071 -20.7671

-0.0192 -0.0019 5.7253

-0.0011 -0.0001 0.3146

-0.0013 -0.0001 0.3768

0.0000 0.0000 -0.0004

INTERCEP =

0.4371 0.0292 309.2128

（三）.建立PLS回归方程

x1-风量; x2-热风温度; x3-热风压; x4-透气性; x5-富氧率; x6-煤粉量; x7-料速（料批）; x8-

铁量差;

y1-Si; y2-S; y3-铁元素还原速率;

二.

利用40组数据来计算命中率。

Si—0.1;

S--0.01;

铁元素还原速率—50。

[M]=mzl(XX,YY

M =

0.5250 0.3250 0.7250

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