1) OPLS
正交偏最小二乘法
2) orthogonal least square
正交最小二乘法
1.
Combined with the orthogonal least square (OLS), the method is applied to load prediction, and the wavelet network model of load prediction is established.
针对小波网络建模存在难以有效对小波级数进行截断的问题,提出一种基于频带能量的小波级数截断方法,该方法能克服传统方法对个人经验的依赖,确保小波网络的逼近能力;结合正交最小二乘法,将其应用于电力负荷预测中,建立负荷预测的小波网络模型。
3) orthogonal least squares
正交最小二乘法
1.
A new method, Monte Carlo simulation, to estimate standard deviation of regression coefficients in orthogonal least squares is presented in this paper.
介绍了一种计算正交最小二乘法拟合参数标准偏差的新方法———蒙特卡洛模拟法 ,并以电子探针微区分析技术分析环境样品的数据为例 ,对用于计算经典最小二乘法回归系数标准偏差的公式法和蒙特卡洛模拟法进行了比较。
4) orthogonal function partial least squares (OF PLS)
正交函数偏最小二乘法(OF-PLS)
5) partial least squares discriminant analysis (PLS
正交偏最小二乘法辨别分析(O-PLS-DA)
补充资料：偏最小二乘法
分子式：
CAS号：
性质：一种基于特征变量的回归方法。也可看成是有偏估计中的一种回归方法。近年来在化学计量学的多元校正和模式识别中得到十分广泛的应用。偏最小二乘法是由瑞典统计学家沃尔德（H·Wold）提出，其基本运算是基于非线性迭代偏最小二剩算法（nonlinear iterative partial least squares; NIPALS），故有偏最小二乘法之称。它与主成分回归不同之点就在于它不但分解X矩阵，同时也分解Y矩阵，并在分解X矩阵时利用Y矩阵的信息，在分解Y矩阵时利用X矩阵的信息，从而使回归结果更好些。另外，因其本质上是一种基于特征变量的解析方法，故也可用于化学模式识别之中，进行降维处理。由于偏最小二乘法在化学中得到非常广泛的应用，故很多化学计量学家对该算法进行了改进和拓展，提出了快速偏最小二乘、非线性偏最小二乘法、稳健偏最小二乘法等。
CAS号：
性质：一种基于特征变量的回归方法。也可看成是有偏估计中的一种回归方法。近年来在化学计量学的多元校正和模式识别中得到十分广泛的应用。偏最小二乘法是由瑞典统计学家沃尔德（H·Wold）提出，其基本运算是基于非线性迭代偏最小二剩算法（nonlinear iterative partial least squares; NIPALS），故有偏最小二乘法之称。它与主成分回归不同之点就在于它不但分解X矩阵，同时也分解Y矩阵，并在分解X矩阵时利用Y矩阵的信息，在分解Y矩阵时利用X矩阵的信息，从而使回归结果更好些。另外，因其本质上是一种基于特征变量的解析方法，故也可用于化学模式识别之中，进行降维处理。由于偏最小二乘法在化学中得到非常广泛的应用，故很多化学计量学家对该算法进行了改进和拓展，提出了快速偏最小二乘、非线性偏最小二乘法、稳健偏最小二乘法等。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条