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循环神经网络

偏最小二乘 非线性 matlab,求助:Matlab偏最小二乘程序哪错了

發布時間:2023/12/31 循环神经网络 41 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 偏最小二乘 非线性 matlab,求助:Matlab偏最小二乘程序哪错了 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

希望好心人幫我看看程序哪錯了,不甚感激!

data1=importdata('200520063.txt');

Y=data1.data(1,:)';N by P

M=length(Y);

X=data1.data(2:end,:)';%N by K

iter=2;%主成分分數

%數據標準化

for i =1:M

X_M(i,:)=(X(i,:)-mean(X))./std(X);

Y_M(i)=(Y(i,:)-mean(Y))./std(Y);

end

std_Y=std(Y);

ave_Y_new=mean(Y);

[N,K]=size(X_M);

[N,P]=size(Y_M);

if iter > min(N,K)

iter = min(N,K);

end

% start algrithm: PLS

for counter = 1:iter; % extract 3 PLS components

pls_u = Y_M(:,1); % get any column from Y

t_old_n = 1.0;% the ini of t old

t_new_n = 0.0;% the ini of t new

pls_t = 0;

while ( abs( t_old_n - t_new_n )>0.0001)

pls_t_old = pls_t;

% in the X block

pls_w = (pls_u' * X_M / ( pls_u' * pls_u ))';

pls_w = pls_w/norm(pls_w);

pls_t = X_M * pls_w;

% in the Y block

if(P>1)

pls_q = (pls_t' * Y_M /(pls_t'*pls_t))';

pls_q = pls_q/norm(pls_q);

pls_u = Y_M*pls_q;

else

pls_q=1;

end

% compare t,check for convergence

t_old_n = norm( pls_t_old );

t_new_n = norm( pls_t);

end

pls_p = (pls_t'*X_M/(pls_t'*pls_t))';

pls_p_n=norm(pls_p);

pls_p = pls_p/pls_p_n;

pls_t = pls_t*pls_p_n;

pls_w = pls_w*pls_p_n;

pls_b = pls_u'*pls_t/(pls_t'*pls_t);

X_M = X_M - pls_t*pls_p';

Y_M = Y_M - pls_b*pls_t*pls_q';

% pls_U(:,counter)=pls_u;

% pls_T(:,counter)=pls_t;

pls_P(:,counter)=pls_p;

pls_Q(:,counter)=pls_q;

pls_W(:,counter)=pls_w;

pls_B(:,counter)=pls_b;

end

% Now that correction is completed, start validation.

Y_P = 0;

for counter = 1:iter

Y_P =Y_P + pls_B(:,counter)*t_p*pls_Q(:,counter)';

end

for i = 1:N

Y_P(i)=Y_P(i)*std_Y+ave_Y_new;

end

最后的預測值有問題!

總結

以上是生活随笔為你收集整理的偏最小二乘 非线性 matlab,求助:Matlab偏最小二乘程序哪错了的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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