贺敏(太原理工大学)用于自适应数据建模的递归偏最小二乘法介绍
2016年4月16日
偏最小二乘法一般在处理多变量共线性问题的过程模型和监控是非常有效的,这篇论文提出几种递归偏最小二乘法来用于适应过程改变的在线过程模型和用于处理大量样本数据的离线模型。并且提出了使用移动窗口和遗忘因子的block-wise RPLS算法。最后将递归算法扩展到动态模型和非线性模型。
贺敏(太原理工大学)用于自适应数据建模的递归偏最小二乘法介绍
2016年4月16日
偏最小二乘法一般在处理多变量共线性问题的过程模型和监控是非常有效的,这篇论文提出几种递归偏最小二乘法来用于适应过程改变的在线过程模型和用于处理大量样本数据的离线模型。并且提出了使用移动窗口和遗忘因子的block-wise RPLS算法。最后将递归算法扩展到动态模型和非线性模型。
基于遗传算法的偏最小二乘法,是数据分析里因子分析和回归的利器。
偏最小二乘回归方法用数学软件matlab进行开发,实现,这里是其源代码,还有一个例子。
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