matlab高斯过程回归fitrgp预测 画lower 95% limit

matlab中的高斯过程回归fitrgp函数能够通过给定的输入和输出数据，建立一个高斯过程模型，并且能够用于预测新的输出值。

要画出lower 95% limit，需要进行以下步骤：

1. 使用fitrgp函数建立高斯过程回归模型。根据输入和输出数据，调用fitrgp函数并指定相应的参数，使其拟合输入和输出的关系。

2. 使用predict函数进行预测。使用fitrgp训练得到的模型，对新的输入数据进行预测并获得预测输出值。

3. 计算方差。通过调用fitrgp训练得到的模型的cov函数，可以获得每个预测值的方差。将方差转化为标准差，即可得到对应的标准差。

4. 画出lower 95% limit。利用预测的均值减去两倍的标准差，即可得到lower 95% limit的值。将这些值与预测的输入数据一起画在图上。

总结起来，要画出lower 95% limit，首先需要建立高斯过程回归模型，然后使用predict函数进行预测，并计算预测值的标准差。最后，通过预测均值减去两倍标准差，画出lower 95% limit。

相关问题

matlab高斯过程回归fitrgp预测 画置信区间

matlab中的高斯过程回归fitrgp函数可以用于预测和建模连续型数据。通过该函数，我们可以训练一个高斯过程回归模型，并使用该模型对未知数据进行预测。在预测过程中，我们还可以根据该模型计算并画出置信区间。

首先，使用fitrgp函数训练一个高斯过程回归模型。该函数需要输入一个矩阵X，包含训练数据的特征值，和一个向量Y，包含对应的目标值。可以使用训练数据集（已知的数据）来拟合这个模型。示例代码如下：

X = [1; 2; 3; 4; 5];  % 训练数据的特征值
Y = [4; 2; 5; 1; 6];  % 训练数据的目标值

model = fitrgp(X, Y);  % 训练高斯过程回归模型

接下来，我们可以使用该模型对未知数据进行预测。预测时，需要将未知数据的特征值作为输入传递给predict函数，并指定返回置信区间。示例代码如下：

X_pred = [6; 7; 8];  % 未知数据的特征值

[Y_pred, yci] = predict(model, X_pred, 'Alpha', 0.05);  % 预测未知数据，并计算置信区间

disp(Y_pred);  % 显示预测结果
disp(yci);  % 显示置信区间

在上述代码中，我们使用predict函数预测了未知数据的目标值Y_pred，并使用"Alpha"参数设置了置信水平为0.05（即95%的置信水平）。预测结果Y_pred表示模型对未知数据的预测值，yci表示预测的置信区间。

最后，我们可以将置信区间可视化，以更直观地展示预测的不确定性。示例代码如下：

plot(X, Y, 'ro');  % 绘制训练数据的散点图
hold on;
plot(X_pred, Y_pred, 'b-');  % 绘制预测结果的曲线
fill([X_pred; flipud(X_pred)], [yci(:, 1); flipud(yci(:, 2))], [0.8 0.8 0.8], 'LineStyle', 'none');  % 绘制置信区间的灰色填充
legend('训练数据', '预测结果', '置信区间');

上述代码使用plot函数绘制了训练数据的散点图，使用绘制预测结果的曲线，并使用fill函数绘制了置信区间的灰色填充。最后，使用legend函数添加了图例。运行上述代码，即可得到包含预测结果和置信区间的可视化图形。

通过使用fitrgp函数进行高斯过程回归预测，并使用predict函数计算置信区间，再结合可视化，我们可以更全面地认识和分析预测结果的不确定性。

高斯过程回归matlab预测

高斯过程回归（GPR）是一种基于高斯过程的统计学习方法，用于对时间序列进行预测。在MATLAB中，可以使用fitrgp函数来实现高斯过程回归预测。首先，需要准备训练数据，包括输入变量x和对应的输出变量y。然后，使用fitrgp函数拟合高斯过程回归模型，指定相应的参数，如基函数类型、拟合方法和预测方法。接下来，可以使用resubPredict函数对训练数据进行预测，并将结果与真实值进行比较。最后，可以使用plot函数将训练数据和预测结果可视化。下面是一个简单的示例代码：

rng(0,'twister'); % 设置随机种子，以便结果可复现
n = 1000;
x = linspace(-10,10,n)';
y = 1 + x*5e-2 + sin(x)./x + 0.2*randn(n,1);

gprMdl = fitrgp(x,y,'Basis','linear','FitMethod','exact','PredictMethod','exact');
ypred = resubPredict(gprMdl);

plot(x,y,'b.');
hold on;
plot(x,ypred,'r','LineWidth',1.5);
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('Data','GPR predictions');
hold off;

这段代码生成了一个简单的训练数据集，然后使用fitrgp函数拟合了一个基于线性基函数的高斯过程回归模型。最后，使用resubPredict函数对训练数据进行预测，并使用plot函数将训练数据和预测结果可视化。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [区间预测 | MATLAB实现QGPR高斯过程分位数回归多变量时间序列区间预测](https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/130879172)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Gaussian Processes Regression(GPR) 高斯过程回归 Matlab 实现](https://blog.csdn.net/zbbmm/article/details/88544783)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]