MATLAB实现基于偏最小二乘回归的近红外光谱汽油组分通用建模系统

资 源 简 介

本项目提供偏最小二乘回归（PLSR）的通用算法框架，适配不同领域回归需求。以近红外光谱与汽油组分为例，实现了数据预处理、主成分提取、模型训练及预测的全过程。提供完善的标定与预测系统，便于扩展至其他化学分析应用。

详 情 说 明

基于偏最小二乘回归的近红外光谱汽油组分通用建模系统

项目介绍

本项目实现了一个基于偏最小二乘回归（PLSR）的近红外光谱汽油组分通用建模系统。系统通过偏最小二乘回归算法，结合光谱数据预处理技术，构建了从近红外光谱到汽油组分含量的高精度预测模型。该系统不仅适用于汽油组分分析，其模块化设计还可适配不同领域的回归建模需求。

功能特性

• 通用PLSR算法框架：实现完整的偏最小二乘回归算法，支持多组分同步分析
• 光谱数据预处理：集成SNV、MSC、导数处理等多种光谱预处理方法
• 模型优化与验证：提供交叉验证、主成分数优化、模型性能评估（R²、RMSE、RMSECV等）
• 可视化分析：光谱特征展示、回归结果可视化、模型性能图表
• 模型迁移应用：支持模型保存、加载及对新样本的预测分析

使用方法

1. 数据准备：准备近红外光谱矩阵和对应的组分浓度矩阵
2. 参数设置：配置预处理方法、主成分数、验证方式等参数
3. 模型训练：运行主程序进行模型训练和验证
4. 结果分析：查看模型性能报告和可视化图表
5. 预测应用：使用训练好的模型对新样本进行预测

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱
• 推荐内存：8GB以上

文件说明

main.m文件作为项目主入口，集成了系统核心功能，包括数据加载与预处理、偏最小二乘回归模型训练、交叉验证评估、模型性能可视化、预测结果分析以及模型导出等功能模块，通过调用各子函数实现完整的建模流程。