《表1 已解释的方差比例：基于PLS-M5P模型的PM_(2.5)浓度预测》

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《基于PLS-M5P模型的PM_(2.5)浓度预测》

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实验对PM2.5浓度进行了预测，通过偏最小二乘回归选择重要的输入参数。给出偏最小二乘回归的5个结果:已解释的方差比例、系数估计和累计变量重要性（VIP）以及因子权重结果。表1给出的是已解释的方差比例，反映的是潜在因子的信息综合解释能力。从表1中可以看出5个潜在因子就能解释自变量88.8%的信息和解释因变量92%的信息，因此，综合5个潜在因子就可以得到较好的信息提取效果。