说明：偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。

addqdm 非线性回归 相关性 回归 多变量拟合

说明：对两组离散数据进行分段线性拟合，并显示拟合结果

分段拟合MATLAB 分段线性 linear-fitting 分段-拟合 数据分段

说明：        时间序列的自回归预测模型是一种线性回归模型，该模型使用前一时期某个时间的随机变量的线性组合来描述未来某个时间的随机变量。

时间序列 自回归预测 线性回归 随机变量 线性组合

说明：使用非线性拉格朗日函数迭代法拟合直线方程。

加权总体最小二乘法求解线性方程组

说明：一种基于改进粒子群算法的机组组合程序，程序本身收敛性还行，就是有点小问题，需要适当修改一下。

phrasembc 机组-PSO 粒子群 改进 机组组合问题

说明：文章在分析灰色线性回归组合预测模型基本原理的基础上,利用MATLAB强大的矩阵运算功能,使MATLAB实现加权预测模型算法,作者通过实例分析验证了该程序的准确性和可靠性.

组合预测模型 组合模型 可靠性模型 matlab-可靠性 regression-paper

说明：线性方程组，非线性方程组，最小二乘拟合等数值算法的matlab实现。

forced-convection 拟合方程 线性最小二乘 nmm87com matlab方程组

说明：进行逐步线性回归，GPS和INS组合导航程序，包括回归分析和概率统计，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，旋转机械二维全息谱计算，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。

分类 回归 gps 图像 识别 程序 机械 相对 导航 ins 分析 组合 进行 实现 可以 概率 计算 包括 数据 统计 模式 情况 线性 各个 旋转 表示 二维 像素 领域 全息 逐步

说明：Benders分解算法是J.F.Benders在1962年首先提出的，是一种求解混合整数规划问题的算法。Benders分解算法将具有复杂变量的规划问题分解为线性规划和整数规划，用割平面的方法分解出主问题与子问题，通过迭代的方法求解出最优值。 Benders分解算法是一个很常用的算法,用来计算像最小整...

Benders分解法 机组组合

说明：线性调频脉冲压缩的Matlab程序,采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，包括随机梯度算法，相对梯度算法，鲁棒性好，性能优越，对于初学者具有参考意义，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权）。

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