偏最小二乘回归法（ PLSR：partial least squares regression)：是一种新型的多元统计数据分析方法，它主要研究的是多 因变量对多自变量的回归建模，特别当各变量内部高度 线性相关时，用偏最小二乘回归法更有效。另外，偏最小二乘回归较好地解决了样本个数少于变量个数等问题。

离散控制Matlab代码数据驱动验证 Alexandar Kozarev，John Quindlen，Jonathan How和Ufuk Topcu撰写的“动态系统的数据驱动验证案例研究”代码已提交给Hybrid Systems：Computation and Control 2016。 文件夹中包含以下示例：Van der Pol振荡器，模型参考自适应控制器，飞机反向安全控制器和基于强化学习的控制器。 这些示例中的每一个将在其各自的后续部分中进行进一步说明。 本文中使用的训练和测试数据以及训练支持向量机所需的Matlab代码都包含在每个文件夹中。 请注意，SVM实施需要Matlab机器学习库。 除非另有说明，否则不包括用于生成这些样本的代码-仅包括样本本身。 范德波尔振荡器 第一个示例是Van der Pol振荡器，它取自先前的非线性分析和验证工作，并提供了比较基准。 问题的目的是估计一组初始条件，系统将从这些条件中成功返回原点（0,0）。 必要的文件位于以下文件夹位置：“ Van der Pol Oscillator”。 函数是“ vanderpol svm.m”，训练和测试数据都

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热轧实施计划中最优倒垛问题的整数规划模型及遗传算法rar,钢铁工业 生产调度 板坯倒垛 整数规划 改进遗传算法

针对热轧批计划问题进行了MTSP（多旅行商问题）建模，并对该问题设计了混合遗传算法，经某大型钢厂实例数据进行了仿真测试。计算结果表明，该算法给出了较优的轧制批计划方案，解决了热轧轧制批计划的编制问题。

基于神经网络的热轧精轧机组各机架出口比例凸度预报，王文景，侯建新，针对现场在没有出现可见浪形的情况下，利用Shohet判别式设定的出口比例值仍然不能保证在

多项式的方式在热连轧粗轧短行程控制中的应用

基于聚类和神经网络的热轧轧制力综合预报研究，石露露，何飞，为了提高热轧生产过程精轧机组的轧制力预设定精度，需要对轧制力进行高精度的预报。本文通过理论公式计算出轧制力的近似值，然后

针对机理模型难以刻画的热轧精轧生产过程, 采用基于数据子空间的偏最小二乘方法建立热轧轧制力数据模型, 并构建轧制力优化模型, 利用改进的粒子群优化算法对优化模型计算求解. 结果表明, 使用数据驱动方法建立的轧制力数据模型能够揭示精轧过程轧制力的机理规律, 可以替代机理模型在实际系统中的应用. 通过对整体优化模型的求解, 可以提高热轧精轧产品的质量, 降低能源消耗, 表明基于数据驱动的建模和优化方法在实际生产中具有较大的应用价值.