改进的偏最小二乘回归法在微生物培养基优化中的应用制造技术

本发明专利技术公开了一种改进的偏最小二乘回归法在微生物培养基优化中的应用，整合交叉验证和变量筛选的技术以降低PLSR潜在的过拟合问题，即首先通过留一法交叉验证提取合适数目的潜变量，然后利用基于变量投影重要性技术的变量筛选方法并结合回归模型决定系数的稳健准则建立简约，稳健，特别是预测精度高的模型。本发明专利技术提出的VIP回归模型建立简约，稳健和预测精度高的模型的有效性。可以进一步推广。

Application of improved partial least squares regression in optimization of microbial medium

The invention discloses an application of an improved partial least squares regression method in microbial medium optimization, which integrates cross-validation and variable screening techniques to reduce the potential over-fitting problem of PLSR, i.e. first, the appropriate number of latent variables is extracted by leaving a method of cross-validation, and then the variable projection importance technique is used. Variable selection method and robust criterion of regression model determinants are combined to establish a simple, robust, especially high prediction accuracy model. The VIP regression model proposed by this invention is simple, robust and has high prediction accuracy. It can be further promoted.

【技术实现步骤摘要】
改进的偏最小二乘回归法在微生物培养基优化中的应用
本专利技术涉及一种多元统计方法的应用，具体地说，涉及一种改进的偏最小二乘回归法在微生物培养基优化中的应用。
技术介绍
偏最小二乘回归(PLSR)是一种新型的多元统计方法，原因是它集合了多元线性回归、主成分分析和典型相关分析的优点，研究表明PLSR善于处理常规线性回归无法解决的多重共线性、小样本等问题，且能利用有限的数据，同时进行多自变量对多因变量的回归操作。然而，另一方面，PLSR经常表现出一种过拟合的倾向，原因由提取混杂噪音的潜变量个数较多而导致。过拟合是一种统计学现象，一般指可以非常完美的拟合建模数据，但无法可靠预测新添加的数据，也就是拟合精度高而预测精度差。当前解决PLSR过拟合的方法主要集中在如何提取最合适的潜变量个数上面，主要方法有马斯洛统计学方法，赤池信息量准则(AIC)，贝叶斯信息准则(BIC)和交叉验证法(CV)，其中CV是最常用的方法。此外，变量筛选可以通过剔除冗余变量与保留有用信息使过拟合的风险成分降低。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种改进的偏最小二乘回归法在微生物培养基优化中的应用，整合交叉验证和变量筛选本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种改进的偏最小二乘回归法在微生物培养基优化中的应用，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.培养基配方基于均匀设计进行设计与配置，并接种热纤梭菌进行培养，然后分别测定生物量OD600、二糖消耗量、乙醇浓度、乙酸浓度和酸度下降值，并均作为发酵响应；用二次多项式表征培养基均匀设计配比和发酵响应之间的数学关系，并用皮尔逊相关系数法分析培养基配比和发酵响应组合矩阵的相关系数；步骤2.在步骤1中均匀设计实验数据为基础，通过计算交叉验证的R

【技术特征摘要】
1.一种改进的偏最小二乘回归法在微生物培养基优化中的应用，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.培养基配方基于均匀设计进行设计与配置，并接种热纤梭菌进行培养，然后分别测定生物量OD600、二糖消耗量、乙醇浓度、乙酸浓度和酸度下降值，并均作为发酵响应；用二次多项式表征培养基均匀设计配比和发酵响应之间的数学关系，并用皮尔逊相关系数法分析培养基配比和发酵响应组合矩阵的相关系数；步骤2.在步骤1中均匀设计实验数据为基础，通过计算交叉验证的R2数值筛选合适的潜变量个数，具体公式如下：其中PRESS(h)是响应向量提取h个潜变量时的预测残差平方和；SS(h-1)是响应向量提取h-1个潜变量的均方误差和；PRESS(h)和SS(h)的计算公式分别为，和其中yi为因变量原始数值；yhi是利用所有样本点提取主成分数目分别为t1，t2...th时进行回归拟合的i个样本点的拟合值；yh(-i)表示剔除i个样本点的建模拟合情况；步骤3.在步骤2确定提取潜变量的最佳数目之后，建立包含所有预测变量的全模型PLSR模型，并给出相应的二次多项式回归方程和对应的决定系数R2；步骤4.利用VIP技术评估原始预测变量对因变量向量的重要程度；VIP数值的计算公式如下：其中p为预测变量数目；th为预测变量矩阵X提取的第h个潜变量；r(y，th)为响应变量和潜变量间的相关系数，表示潜变量对响应变量的解释能力；为预测变量j对潜变量的权重值，当VIP...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵文慧，赵长虹，朱新术，周晨妍，张文博，蔡刘滕，
申请(专利权)人：新乡医学院，
类型：发明
国别省市：河南,41