基于误差的LS-SVM与PLS相结合的非线性建模

基于误差的LS-SVM与PLS相结合的非线性建模

本文介绍了一种基于误差的LS-SVM与PLS相结合的非线性建模方法，并给出了相应的Matlab代码。LS-SVM是一种基于支持向量机（SVM）的回归方法，它可以处理高维数据和非线性关系。PLS是一种常用的多元回归方法，它可以在处理多个自变量的情况下降低数据的维度并提高建模效果。将LS-SVM与PLS相结合，可以充分发挥两者的优势，提高建模精度。

具体实现步骤如下：

1. 对原始数据进行处理，包括去除离群点、归一化等步骤，以确保数据符合建模要求。

2. 利用LS-SVM进行建模。LS-SVM的核心思想是找到一个最优的分界面，使得回归误差最小化。Matlab中可通过使用libsvm库实现LS-SVM模型的训练和预测。

3. 借鉴PLS的思路，在LS-SVM的基础上进一步优化建模结果。PLS的核心思想是通过主成分分析（PCA）的方法来降低数据的维度，然后使用线性回归对数据进行建模。在LS-SVM中，可以使用类似的方法将特征维度降低，并进一步减小回归误差。

4. 对建模结果进行评估和优化。在确定了LS-SVM与PLS的相对权重后，应该进一步评估建模结果是否符合要求。可以使用一系列评价指标如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等来判断模型的好坏，并通过调整参数进一步优化建模结果。

下面是基于误差的LS-SVM与PLS相结合的非线性建模的Matlab代码示例：

% 数据处理