Partial least squares regression（PLSR） outperformed Stepwise multiple linear regression（SMLR） for SOC content prediction.
利用偏最小二乘回归方法建立土壤有机碳含量预测模型的精度优于多元逐步回归方法。
参考来源 - 基于高光谱的土壤有机碳含量估算研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
Finally, we discussed the issue of fixed-order about PLSR.
最后，我们对偏最小二乘回归中的定阶问题进行讨论。
On the whole, the prediction precision of PLSR model was better than PCR's for both sand content and moisture content predictions.
对于土壤含沙量的预测而言，认为在PLSR模型下，一阶微分处理的预测效果最好；
The Principal Component Regression (PCR) and Partial Least Square Regression (PLSR) methods are applied to determine the weight of the RBF networks with certain good results.
将主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)的方法引入RBF网络中，提出了分别采用这两种方法确定网络权重的算法。
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