【摘 要】
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针对普通偏最小二乘回归（PLSR）分析模型不能较好地解决大量非线性问题的缺陷,可采用拟线性化方法,通过核函数变换,将原变量集合间的非线性关系转化为拟线性化关系,在此基础上建
【机 构】
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四川大学水利水电学院,成都理工大学学术期刊编辑中心
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针对普通偏最小二乘回归（PLSR）分析模型不能较好地解决大量非线性问题的缺陷,可采用拟线性化方法,通过核函数变换,将原变量集合间的非线性关系转化为拟线性化关系,在此基础上建立非线性PLSR分析模型,并采用单因变量偏最小二乘回归简化算法进行回归分析,可有效地解决实测样本少、自变量集合存在多重相关的非线性多元回归分析和预测问题。结果表明：基于核函数变换的非线性偏最小二乘回归（PLSR）分析模型所用回归要素少、预测效果好、预测精度高,而且其计算简捷、计算效率高,但回归指标取舍及其数据的获取是制约该模型应用的关键
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