可燃物是森林燃烧的物质基础，可燃物的湿度变化一定程度上决定着火灾的形成，所以建立可燃物湿度模型对研究可燃物湿度变化有很大的帮助，笔者通过建立可燃物湿度模型来研究可燃物湿度的变化情况。在研究中充分考虑了气象因子对可燃物湿度的影响，并且加入了时滞情况，研究结果表明可燃物湿度受到气象因子的影响，并随着气象因子的变化而变化，在对气象因子进行相关性分析的基础上，得出结论：可燃物的湿度与气温风速呈负相关、与湿度气压呈正相关，建立的可燃物湿度模型在考虑气象因子的影响的情况下基本可以预测一小时后可燃物湿度的变化情况，希望

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matlab加噪声代码GPz 2.0 不确定和不完整数据的异方高斯过程 介绍 这是所描述的稀疏异方差高斯过程的matlab实现。 数据集被认为是由输入组成和目标输出，其中n是数据集中的样本数，d是输入的维数。 目标由输入函数生成 加上附加噪声： 。 这项工作的目的是找到最简单的函数，该函数在给定输入的情况下最大化观察目标输出的可能性。 径向基函数（RBF） 该模型优化了由m个径向基函数的线性组合生成的数据的概率。 在提出的解决方案中，RBF具有不同的方法，请参见图1，如下所示： 全局长度标度（GL）：所有基础函数共享相同的长度标度。 可变长度标度（VL）：每个基础都有特定的长度标度。 全局对角线（GD）：所有基函数共享相同的对角协方差。 可变对角线（VD）：每个基础都有特定的对角协方差。 全局协方差（GC）：所有基函数共享相同的完全协方差。 可变协方差（VC）：每个基础都有特定的完整协方差。 图1：在相同数据上使用不同数量的基函数（m）训练GPVL，GPVD和GPVC的结果。 椭圆表示RBF的学习协方差。 对数边际可能性显示在每个图上方（Almosallam，2017） 异方差噪声 该