高斯过程回归 matlab

高斯过程回归是一种基于贝叶斯理论的非参数回归方法，可以用于建立任意形状的函数拟合。在 MATLAB 中，可以使用 Statistics and Machine Learning Toolbox 中的 fitrgp 函数进行高斯过程回归。

以下是一个简单的示例：

% 生成随机数据
x = linspace(0,10,100)';
y = sin(x) + 0.1*randn(size(x));

% 创建高斯过程模型
gp = fitrgp(x,y);

% 预测新数据
xnew = linspace(0,10,200)';
[ypred,ysd] = predict(gp,xnew);

% 绘制结果
figure
plot(x,y,'k.')
hold on
plot(xnew,ypred,'r','LineWidth',2)
plot(xnew,ypred+2*ysd,'b--')
plot(xnew,ypred-2*ysd,'b--')
legend('Data','Prediction','95% Confidence Interval')

该代码生成了一个随机的正弦曲线，并使用 fitrgp 函数对其进行回归。然后预测了新数据，并绘制了预测结果和置信区间。

更多关于 fitrgp 函数的信息可以在 MATLAB 文档中查找。

相关问题

高斯过程回归matlab

在Matlab中，可以使用Statistics and Machine Learning Toolbox中的函数来进行高斯过程回归。下面是一个简单的示例代码：

% 创建训练数据
X_train = linspace(-5, 5, 20)';
y_train = sin(X_train) + 0.1*randn(size(X_train));

% 创建测试数据
X_test = linspace(-6, 6, 100)';

% 定义高斯过程回归模型
gprModel = fitrgp(X_train, y_train, 'KernelFunction', 'squaredexponential');

% 预测测试数据的输出
[y_pred, y_pred_sd] = predict(gprModel, X_test);

% 绘制结果
figure;
hold on;
plot(X_train, y_train, 'ro', 'MarkerSize', 5);
plot(X_test, y_pred, 'b', 'LineWidth', 1.5);
fill([X_test; flipud(X_test)], [y_pred - 2*y_pred_sd; flipud(y_pred + 2*y_pred_sd)], 'b', 'FaceAlpha', 0.2);
legend('训练数据', '预测结果');
xlabel('输入');
ylabel('输出');
title('高斯过程回归');
hold off;

在这个示例中，我们首先创建了一些训练数据 `X_train` 和 `y_train`，然后创建了一些测试数据 `X_test`。然后，我们使用 `fitrgp` 函数拟合高斯过程回归模型，并使用 `predict` 函数预测测试数据的输出。最后，我们将结果绘制出来，其中包括训练数据点、预测结果以及预测结果的置信区间。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求调整代码和参数。另外，你还可以参考Matlab官方文档中关于高斯过程回归的更多信息。

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 ]