霍克斯过程matlab
时间: 2023-11-07 13:00:55 浏览: 38
霍克斯过程是一种基于时间序列数据的统计模型,用于描述随时间变化的随机过程。它可以用来预测未来的事件或者检测异常事件。在 MATLAB 中,可以使用 Statistics and Machine Learning Toolbox 中的函数来实现霍克斯过程模型的建立和预测。
以下是一些在 MATLAB 中实现霍克斯过程的例子:
1. 建立霍克斯过程模型
```matlab
% 生成模拟数据
t = linspace(0,10,100)';
y = sin(t) + randn(100,1)*0.1;
% 建立霍克斯过程模型
gp = fitrgp(t,y,'KernelFunction','squaredexponential');
```
2. 预测未来的事件
```matlab
% 生成未来时间点
t_new = linspace(10,15,50)';
% 预测未来的事件
[y_pred,sigma] = predict(gp,t_new);
% 绘制预测结果
figure;
hold on;
plot(t,y,'b.');
plot(t_new,y_pred,'r-');
plot(t_new,y_pred+2*sigma,'r--');
plot(t_new,y_pred-2*sigma,'r--');
legend('Data','Prediction','Confidence Interval');
```
3. 检测异常事件
```matlab
% 生成模拟数据
t = linspace(0,10,100)';
y = sin(t) + randn(100,1)*0.1;
% 添加异常事件
y(50) = y(50) + 1;
% 建立霍克斯过程模型
gp = fitrgp(t,y,'KernelFunction','squaredexponential');
% 检测异常事件
[outliers,~,scores] = findopoints(gp);
% 绘制异常事件
figure;
hold on;
plot(t,y,'b.');
plot(t(outliers),y(outliers),'ro');
legend('Data','Outliers');
```