针对煤炭近红外光谱原始数据的高维、多重共线性、建模容易过拟合等问题,研究了煤炭光谱的特征波长筛选方法,提出了基于平均影响值的改进连续投影算法。实验表明,所提出的算法可以有效降低数据维数、提高数据质量。

决定系数MATLAB代码实现return_matlab 一组简单的函数来计算回归。 成对的输入值和目标值随机分布在训练，验证和测试集中。 使用训练集theta的值可以针对任何假设进行计算。 Lambda是通过检测成本函数的最佳值来确定的。 然后，为测试集计算确定系数。 ======= 例子 example_linReg.m计算线性假设的回归。 结构拟合数据返回选定的假设，θ的向量，λ的最佳拟合值以及计算出的确定系数。 function: @(x)hypothesis(x,theta,data) theta: [6x1 double] lambda: 1.0000e-06 R2: 1 example_calcReg计算在example_hypothesis.m中给出的假设的回归。 动机 实施此回归代码的原因： 遵循计算的每一步 通过将应用的值按组分布来获得显着拟合 在不改变环境的情况下为不同的假设应用代码 用法 在Matlab中运行calcReg.m。 将输入值和目标值加载到您的工作空间中，然后选择一个假设，theta的初始值和必需的选项。 执照 有关更多信息，请参见LICENSE文件。

单相电表的相别信息对提高负荷管理和建模水平、改善供电质量和供电可靠性具有重要意义。依据单相电表采集电气量与供电台区关口电表采集电气量间的关联关系，提出一种基于多元线性回归的单相电表相别判断方法，构建了以关口电表电压、电流和单相电表电流为自变量，以单相电表电压为因变量的多元线性回归方程，对每一个单相电表分别计算其与关口电表A、B、C相构成的3个回归方程的决定系数，根据决定系数的大小来判断相别。利用实际抄表数据对所提方法进行了算例分析，分析结果表明所提方法具有较高的准确性和可靠性。

确定系数matlab计算代码CODY1.0源代码 ======================================== CODY - 一个 MATLAB(R) 动态包肠道微生物群的建模 版本：1.0 主页：稍后添加 作者：耿军 Friday, Feb. 23, 2019 % 由 Jun Geng，查尔姆斯理工大学，哥德堡，东南 % 版权所有 (c) 2015-2019，系统生物学，查尔姆斯大学 文件夹Figure1 ----> 提供了生成图1中图形的数据和代码 文件夹Figure2 ----> 提供了生成图2中的数据和代码，以及coculture，Supplementary Fig.6 图 3 文件夹 ----> 提供了生成图 3 中的数字和从新生儿到 12 个月的时空分布图的数据和代码 文件夹Figure4 ----> 提供了生成Figure4 的数据和代码。 补充图在名为“补充图”的文件夹中提供 补充数据集在名为“补充数据集”的文件夹中提供 关于模拟代码：CODY1.0 主要人物 图1 ----> CODY平台的Pipeline，包括三个多尺度框架 图2---->图2a

这个 m 文件计算预测的近似决定系数 (R2)，比如 R2pred = 1 - (PRESS/SST) 其中 PRESS = 预测误差平方和，SST = 总平方和。 该统计数据给出了回归模型预测能力的一些指示。 因此，与最小二乘拟合解释的原始数据中变异的大约百分比相比，我们可以期望模型“解释”预测新观测值的变异百分比。 语法：函数 x = apR2p(D) 输入： D - 矩阵数据 (=[XY])（最后一列必须是 Y 因变量；X 独立变量）。 输出： x - 预测的近似决定系数 (R2)。

matlab决定因数代码生物膜模型 代码执行 为了运行这个模型，在 Matlab 中打开 MAINDRIVER.m 文件并在命令窗口中输入“MAINDRIVER(number)”。 括号内的数字将对应于要运行的所需案例，可以在 case.m 文件中输入。 案例输入参数 打开 case.m 文件并将所有给定参数输入到“常量”部分下的定义数组中。 正在运行的特定案例的数组位置将用作 MAINDRIVER.m 运行时的唯一输入。 mumax：最大比生长速率 [1/天] Km：Monod 半饱和系数 [g/m^3] Kib：抑制系数 [g/m^3] Yxs：基质上的生物质产量系数 [gg/s] V：体积CSTR [m^3] Q：流速 [m^3/天] A：湿表面积 [m^2] Sin：进水底物浓度 [g/m^3] 所以：罐中初始大体积流体底物浓度 [g] /m^3] xo：罐中初始生物量浓度 [g/m^3] Xb：生物膜中的生物量密度 [g/m^3] Daq：底物在水中的扩散系数 [m^2/天] De：有效底物在生物膜中的扩散系数 [m^2/day] Lfo: 初始生物膜厚度 [m] LL: 浓

计算数据拟合模型和RMSE的确定系数[r2 rmse] = rsquare(y,f) [r2 rmse] = rsquare(y,f,c) RSQUARE 计算确定系数（R 方）值实际数据Y和模型数据F。代码使用通用版本R-square，基于比较估计误差的可变性与原始值的可变性。 RSQUARE 还输出为方便用户使用均方根误差 (RMSE)。 注意：RSQUARE 忽略涉及 NaN 值的比较。 输入Y：实际数据F : 模型拟合选项C : 模型中的常数项R 平方可能是一个有问题的拟合度量，当没有常数项包含在模型中。 [DEFAULT] TRUE : 使用传统的 R 平方计算FALSE ：对模型使用替代 R 方计算没有常数项 [R2 = 1 - NORM(YF)/NORM(Y)] 输出R2：测定系数RMSE：均方根误差例子x = 0:0.1:10; y = 2.*x + 1 + randn(s

文件名：'rsquare.m'。 该文件可用于直接计算数据集的决定系数 (R2)。 两个输入参数：'X' 和 'Y' 一个输出参数：'R2' X：x 参数的向量Y：y 参数的向量R2：决定系数 输入语法：rsquare(X,Y) 由 Joris Meurs BASc (2016) 开发