利用GPML-V4.1工具箱实现高斯过程回归(GPR)的多变量数据预测

里面有两个案例，可支持多种高斯核回归，替换数据即可， 高斯核在内部的文件夹中都有详细介绍。

matlab解决路径优化代码gptp_multi_output 该工具包用于实现多元高斯过程回归（MV-GPR）和多元Student-t过程回归（MV-TPR）。 设置 该工具包基于GPML MATLAB Code 3.6版。 您必须先在GPML 3.6中运行startup.m ，然后在此工具箱中运行add_path.m 。 代码结构 主要功能是gptp_general.m ，其依赖于四个功能在solver的文件夹。 解算器 这四个功能分别用于解决GPR，TPR，MV-GPR和MV-TPR。 gp_solve_gpml.m tp_solve_gpml.m mvgp_solve_gpml.m mvtp_solve_gpml.m 在里面 这些函数用于为相应的协方差函数生成初始超参数。 请注意以下初始化功能： Omega_init.m ， SE_init.m和nv_init.m （在TPR和MV-TPR中） 。 这些功能在最终结果中起着重要作用，如果您想获得可观的结果，请使用培训数据根据您自己的专家意见使用您自己的功能。 如果您自己编写一个新的，请不要忘记用相应的内核初始化函数替换SE_in

利用高斯过程回归建立软测量模型，主程序名为OnlineStage.m,包含数据，可以直接运行，亲测可用。

Monthly-Electricity-forecast use GPR-RFr 某区域月电量预测，采用高斯过程回归、随机森林回归预测日电量，通过日电量累加的方式来获得月电量的预测 Jupyter Notebook

matlab求导代码****************************** 介绍******************* ******* 请注意，未经作者许可，不得将其用于任何商业用途或对代码进行修改。 在GP TIE算法中，我们对散焦后的强度图像（在频域中）执行高斯过程回归，以估计强度轴向导数，该强度用于通过方程式（TIE）的传输强度来恢复相位。 GP TIE通过使用强度在空间频域中随散焦传播如何变化的先验知识，减轻了导数估计中的非线性误差。 不需要将强度图像等距隔开，因此输入强度堆栈可以按指数方式隔开，这被证明是一种将相位信息转换为测得强度的有效方案。 有关更多详细信息，请参见参考文件。 如何使用代码 ** 如何在示例数据集上运行： 打开Main_GPTIE.m并在Matlab中运行。 示例数据集将自动加载。 如何在自己的数据集上运行： 按照示例数据集“ SampleData2.mat”的格式准备数据集。 确保变量名称与示例数据相同，并且变量的单位为米。 打开Main_GPTIE.m。 加载数据并运行。 必要时调整Poisson求解器正则化参数（regparam）。 输入参数：

matlab求导代码GPR_DOB_MAP 使用高斯过程回归（GPR）模型和导数观测值（也称为局部线性模型）的非线性动力学系统的最大后验（MAP）状态估计量。 这是我的CGNCC 2016论文随附的源代码。 X. Yang，B。Peng，H。Zhou和L. Yang，[使用高斯过程和预先计算的局部线性模型的非线性动态系统的状态估计]（“ IEEE Xplore”），2016 IEEE中文版制导，导航和控制Conference（CGNCC），南京，2016年，第1963-1968页。 目录结构 GPR_DOB包含具有派生观测值的高斯过程回归模型的代码。 这是存储库的精确复制，带有一个附加的'sq_dist.c'及其编译的二进制文件，以提高原始mfile'sq_dist.m'的执行速度 GPR_DOB_MAP包含此存储库的主要代码，即使用GPR模型和派生观测值的MAP估计器。 名称为example_的文件就是示例文件。 飞机攻角估计的例子 此存储库中有两个示例，都在MATLAB中运行。 这些示例使用其他纵向可变项的测量值来估计飞机的迎角，并构成了我在CGNCC2016文件中进行调查的案例研

一种基于高斯过程回归的图像插值算法，汪谦，杜军平，图像插值是图像处理中的经典问题。本文提出一种新颖的基于高斯过程回归的插值算法。提出的算法使用高斯过程回归模型挖掘潜在信息

GP-EnKF 利用集合卡尔曼滤波器估计，在线数据的归纳点实现高斯过程回归。 在线高斯过程回归和学习的集成卡尔曼滤波代码（Fusion 2018）。

这是高斯过程回归的代码，没用到gmpl工具箱的那种，希望能对大家有用！这是高斯过程回归的代码，没用到gmpl工具箱的那种，希望能对大家有用！