Matlab非线性建模：结合LS-SVM与PLS的误差分析

本资源包是关于如何在Matlab环境中结合最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM）和偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLS）进行非线性建模的研究资料。LS-SVM是一种有效的机器学习方法，它在优化过程中引入了等式约束，相较于传统的支持向量机（SVM），它在求解二次规划问题时更为高效。而PLS是一种多元统计分析方法，尤其适用于自变量和因变量之间存在多重相关性的情形。通过结合这两种方法，可以在处理非线性问题时，提高模型的预测精度和稳定性。 本资源适用于Matlab 2019a版本，提供了一套完整的非线性建模解决方案，并包含了可执行的Matlab代码以及运行结果。用户可以通过提供的Matlab脚本进行建模分析，并根据示例来构建自己的预测模型。 资源特别适合高等教育领域的本科和硕士学生进行教学和研究使用。学生和研究人员可以利用这份资源来学习和实践如何运用LS-SVM和PLS进行数据分析，并通过分析结果来预测或评估非线性关系中的变量。 本资源包中含有的Matlab文件名称与内容高度一致，文件名称为：“Matlab【预测模型-LSSVM预测】基于误差的LS-SVM与PLS相结合的非线性建模”，直接指明了文件的使用目的和研究方向。该文件可能包含以下内容： 1. 数据预处理模块：负责导入数据集，并对数据进行清洗和格式化，为建模准备输入数据。 2. LS-SVM建模模块：运用最小二乘支持向量机的原理构建预测模型，包括选择合适的核函数、调整参数等。 3. PLS建模模块：实施偏最小二乘回归分析，从数据中提取信息并建立预测模型。 4. 组合建模与优化模块：结合LS-SVM和PLS模型，通过某种策略（如加权平均）形成最终的组合预测模型，并进行参数优化。 5. 结果评估模块：对组合模型的预测结果进行评估，可能包括交叉验证、误差分析等，以确定模型的有效性。 6. 示例数据和运行结果：提供了至少一套样本数据，以及该数据在模型上的运行结果，供用户参考和对比。 综上，本资源是一个综合性的Matlab建模工具包，它不仅包含了实现基于误差的LS-SVM与PLS相结合的非线性建模的详细代码，还提供了样本数据和示例结果。对于Matlab用户和预测模型的学习者来说，本资源是一份难得的实用工具，能够帮助他们快速掌握并应用这两种先进的建模技术。