MATLAB实现的遗传算法优化偏最小二乘回归工具包（GAPLS-Toolkit）

资 源 简 介

该MATLAB工具包通过遗传算法与偏最小二乘法的混合建模，实现高维数据的自动特征选择和回归预测。利用GA的全局搜索能力优化PLS潜变量组合，有效提升模型预测精度与泛化性能。

详 情 说 明

GAPLS-Toolkit：基于遗传算法优化的偏最小二乘回归分析工具包

项目介绍

GAPLS-Toolkit 实现了一种创新的混合建模方法，将遗传算法（GA）的全局优化能力与偏最小二乘法（PLS）的强大建模能力相结合。该工具包专为处理高维数据设计，通过自动筛选最具解释力的特征变量，有效解决多重共线性问题，显著提升回归预测模型的精度与鲁棒性。适用于化学计量学、生物信息学、金融建模等领域的复杂数据分析任务。

功能特性

• 智能特征选择：利用遗传算法全局搜索最优变量子集，避免人工选择的主观性。
• 参数自适应优化：集成交叉验证，同步优化PLS模型潜变量数量与输入变量组合。
• 全面模型评估：提供RMSE、R²、Q²等多种指标，全面评估模型预测性能与稳健性。
• 直观可视化分析：生成迭代收敛曲线、变量选择路径等图谱，辅助模型分析与解释。
• 用户友好交互：支持关键参数灵活配置，同时提供自适应选项以满足不同场景需求。

使用方法

1. 准备数据：将自变量数据整理为数值矩阵 X（n×p），响应变量整理为向量或矩阵 Y（n×1 或 n×m）。
2. 设置参数（可选）：根据需要指定遗传算法参数（如种群大小、迭代次数、交叉率、变异率）和PLS成分数范围。若未指定，工具包将使用内置的默认参数。
3. 运行主程序：执行主函数，工具包将自动完成数据预处理、GA-PLS混合优化、模型训练与验证全过程。
4. 获取结果：工具包输出内容包括：

* 优化后的PLS模型参数（如最佳潜变量数量、回归系数）。 * 遗传算法筛选出的关键变量索引及其重要性排序。 * 模型在训练集与测试集上的预测结果与性能指标（RMSE、R²等）。 * 可视化图表（收敛曲线、变量选择图谱等）。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了工具包的核心工作流程，承担了从数据加载与预处理、遗传算法种群初始化与迭代优化（包括选择、交叉、变异操作）、偏最小二乘回归模型构建与潜变量提取、基于交叉验证的模型性能评估，到最终结果输出与可视化图谱生成的全部关键功能。