完整的偏最小二乘法算法，matlab源程序

资 源 简 介

完整的偏最小二乘法算法，matlab源程序

详 情 说 明

偏最小二乘法（PLS）是一种多元统计分析方法，特别适用于处理高维数据且变量间存在多重相关性的场景。其核心思想是通过投影将自变量和因变量分解为低维潜变量，从而建立预测模型。

特征值与特征向量的提取是PLS的关键步骤，通过计算协方差矩阵的特征分解，我们可以找到数据中的主要变化方向。这些特征向量对应的特征值大小反映了各成分的重要性，通常保留前几个大的特征值对应的特征向量来降低数据维度。

训练样本阶段，PLS通过迭代算法优化潜变量，使得它们既能很好地解释自变量又能预测因变量。与PCA（主成分分析）不同，PLS在降维时考虑了因变量的信息，因此在预测任务中通常表现更好。

小波分析的盲信号处理技术被集成到该算法中，用于增强信号特征提取能力。小波变换的多分辨率特性使其能有效捕捉信号的局部特征，特别适合非平稳信号的处理。

在负荷预测的应用中，PLS能有效处理电力系统中的多变量时序数据，考虑温度、历史负荷等多因素影响，建立高精度的预测模型。仿真结果通过速度、距离和幅度的三维图像直观展示预测效果，便于分析各变量间的复杂关系。