matlab求导代码gpmpc MATLAB中的高斯过程模型预测控制 ================================================== ========= 因为， 此代码最初是为个人使用而开发的 我的编码风格是无风格 代码很难理解，因为没有注释 我很忙 所以， 如果您认为此代码有用，请在提出问题时随时询问 任何意见和建议都是VERYYYYYYYYYYYYYYYYYY欢迎您。 ================================================== ========= 使用此代码之前，请先安装PILCO（我使用PILCO计算GP预测和偏导数） 或者

参数辨识是过程建模的基础,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的模型参数辨识方法,将过程模型的每个参数作为粒子群体中的一个粒子,利用粒子群体在参数空间进行高效并行的搜索来获得过程模型的最佳参数值,可有效提高参数辨识的精度和效率.对火电厂热工过程进行参数辨识的仿真结果表明,利用PSO算法辨识过程模型参数,无论过程模型是否是时滞对象,该辨识方法对过程模型的阶次不敏感,对于不同的输入信号,均能得到满意的辨识精度和效率,因此得到了较为精确的过程模型,模型输出与实际输出基本一致.

随机傅立叶特征 该存储库提供Python模块rfflearn ，该模块是用于内核方法的随机傅立叶特征[1，2]的库，如支持向量机和高斯过程模型。 该模块的功能包括： 模块的接口非常接近 ， 支持向量分类器和高斯进程回归器/分类器，提供CPU / GPU训练和推理， 与接口，可更轻松地进行超参数调整， 该存储库提供了，该显示RFF对于实际的机器学习任务很有用。 现在，此模块支持以下方法： 方法 CPU支援 GPU支持 典型相关分析 rfflearn.cpu.RFFCCA -- 高斯过程回归 rfflearn.cpu.RFFGPR rfflearn.gpu.RFFGPR 高斯过程分类 rfflearn.cpu.RFFGPC rfflearn.gpu.RFFGPC 主成分分析 rfflearn.cpu.RFFPCA rfflearn.gpu.RFFPCA 回归 rff

软件工程过程模型

高斯过程模型的自动变分推断。 论文“高斯过程模型的自动变分推论”的代码。 如果您使用任何代码，请引用： Nguyen，电视和Bonilla，EV，高斯过程模型的自动变分推理，在NIPS 2014中。 请参见src / demoFull.m和src / demoMixture.m ，以获取有关如何使用代码分别对具有完整高斯分布和高斯分布混合的回归模型进行推理的示例。 该代码还包括其他模型的实现：二进制分类，多分类，扭曲的高斯过程和对数高斯考克斯过程。 有关详细信息，请参见src / likelihood目录。 这些模型的预测也可以在src / prediction中实现。 要尝试新模型，只需在签名后实现一个新的似然函数： logllh = newFunction(y,f,hyp) 在哪里 y : N x P vector of observations (each colu

基于MDA软件开发的过程模型及其应用.nh基于MDA软件开发的过程模型及其应用.nh

提出一种计及历史气象数据的短期风速预测方法。首先将历史风速数据和历史气象数据作为风速预测的原始输入，采用混合特征选择（HFS）方法对输入向量进行删选，选取与预测风速强相关的变量，生成预测模型的输入特征集；然后运用异方差高斯过程回归（HGP）模型进行建模，该模型能体现风速的随机性。根据某实测风速数据进行提前1 h风速预测，结果表明所提方法能提高风速预测精度。

隐变迁是指一些存在于过程模型中,但没有出现在日志序列中的变迁。这样的变迁会大量存在于现实的模型中。从事件日志中寻找挖掘隐变迁的方法是过程挖掘技术的一个重要的难题。目前针对自由选择网有一些解决办法,但是对于复杂的过程模型有一定的局限性。本文提出了基于Petri网行为轮廓寻找隐变迁的方法。首先根据发生频率最高日志序列得出源模型,再根据剩余的日志序列一步步优化源模型从而找到隐变迁,最后通过评价指标来判定模型的合理性。

计算机辅助概念设计过程模型研究与应用.pdf

完整英文版 ISO 22514-2：2017 Statistical methods in process management - Capability and performance - Part 2：Process capability and performance of time-dependent process models (过程管理中的统计方法 - 能力和性能 - 第 2 部分：时间相关过程模型的过程能力和性能)。ISO 22514-2:2017 描述了确定用于估计产品和过程特性的质量能力或性能的统计数据的程序。 这些质量特性的过程结果分为八种可能的分布类型。 每个分布都放置了统计度量的计算公式。