基于耦合逐步回归的PLS模型城市用水量预测

城市用水量受到多重因素的影响,且各因素之间存在相关性。将逐步回归技术引入偏最小二乘(PLS)用水量预测模型影响因子的筛选过程,可对PLS回归建模过程进行改进,在保证拟合精度的条件下,有效解决了自变量间的多重相关性问题;同时实现测定指标的降维,达到了简化、精炼模型的目的。将所提理论和方法应用于某城市用水量预测中,运用R软件进行求解,并将耦合逐步回归的PLS模型与单一的PLS回归模型进行比较分析。结果表明,模型的拟合和预报精度较好。