基于偏最小二乘法的光谱建模MATLAB工具箱

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的偏最小二乘法光谱数据分析工具，支持标准PLS回归、siPLS变量区间筛选和联合区间PLS建模，适用于光谱数据预处理、变量优化与预测模型构建。

详 情 说 明

基于偏最小二乘法的多区间光谱建模与变量筛选系统

项目介绍

本项目实现了一套基于偏最小二乘法及其变体的光谱数据分析与建模系统。系统能够对光谱数据进行高效处理，通过多种变量筛选策略优化模型性能，建立高精度的预测模型。特别适用于光谱变量众多、存在多重共线性的化学计量学分析场景。

功能特性

• 标准PLS建模：实现经典偏最小二乘法回归分析
• 区间变量筛选：支持间隔偏最小二乘法（siPLS）变量区间选择
• 多区间组合优化：采用联合区间PLS算法进行多区间组合寻优
• 自动优化：自动选择最优变量区间组合和主成分数
• 全面评估：提供多种模型性能指标和变量重要性分析
• 结果可视化：生成预测效果图、残差分布图和变量重要性图谱

使用方法

数据准备

准备输入数据文件，包括：

• 光谱数据矩阵（X）：n×p维矩阵，n为样本数，p为光谱变量数
• 浓度/性质数据（Y）：n×m维矩阵，n为样本数，m为待预测指标数

参数配置

设置建模参数：

• 区间划分参数：变量区间数量、区间大小等
• 模型参数：主成分数范围、交叉验证折数等

运行分析

执行主程序开始建模分析，系统将自动完成：

1. 数据预处理和区间划分
2. 多区间组合优化搜索
3. 交叉验证模型训练
4. 模型性能评估
5. 结果输出和可视化

结果获取

系统输出内容包括：

• 最优模型参数（主成分数、变量区间组合）
• 训练完成的预测模型
• 模型性能指标（R²、RMSE、RPD）
• 变量重要性分析（回归系数、VIP值）
• 多种可视化分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据加载与预处理、多种偏最小二乘法变体的算法实现、变量区间划分与优化选择、交叉验证模型训练、模型性能评估与指标计算、变量重要性分析以及结果可视化图表的生成。该文件整合了完整的建模流程，用户可通过配置相应参数实现从数据输入到结果输出的全自动分析。