基于MATLAB的偏最小二乘法与ANFIS结合模型验证代码-PLSR_ANFIS: 两相模型
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简介：
本项目通过MATLAB实现偏最小二乘法（PLS）和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的结合，构建并验证了一个有效的两相预测模型。
PLSR-ANFIS是一个在MATLAB环境中使用的软件包，它结合了偏最小二乘回归（PLSR）与自适应网络模糊推理系统（ANFIS），用于构建从一组自变量X到因变量Y的预测模型。
该方法采用两阶段建模策略：
第一阶段包括：
- 使用PLSR建立一个初步模型来估计Y值，记为YP。
- 再次应用PLSR以估计前一步骤中产生的误差（即YP与实际Y之间的差异），此步骤生成的误差表示为ErrP或预测错误。
第二阶段则通过ANFIS利用第一阶段得到的数据（包括最初的YP和其对应的ErrP）来构建最终的模型，该模型用于更精确地预测Y值，并记作modYP。
如何使用PLSR-ANFIS代码？
在MCode目录下有多个MATLAB脚本可供选择。主要的功能有两个：
1. `[result,detail]=train_PLSR_ANFIS(X,Y,inputMFTypes,mfNum)`：此函数用于训练并建立上述两阶段模型。
2. `[modYP,YP,ErrP]=eval_PLSR_ANFIS(X,PLSR_ANFIS_Result)`：该函数则在新的数据集上评估已构建的预测模型。
此外，还有两个测试文件可供参考，演示了如何使用这些功能。
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