matlab的GPS工具箱，亲测可用，内附使用说明

利用GPML-V4.1工具箱实现高斯过程回归(GPR)的多变量数据预测

1.在上一版本的基础上修复了重复输入用户名、密码的bug； 2.增加了图像的纵横坐标显示； 3.重写了批量处理的逻辑； 4.修复了Impluse多格式的bug； 5.修复了GSSI数据的保存及显示bug。 zeus_gpr@163.com，雷建伟博士……

里面有两个案例，可支持多种高斯核回归，替换数据即可， 高斯核在内部的文件夹中都有详细介绍。

使用matlab提取.dzt格式探地雷达数据，得到探地雷达数据矩阵，单道数以及采样点数。

V0.30版本，支持IDS，MALA，Impulse，GSSI，EKKO等多种常见雷达格式，请使用给予反馈，以便对软件进行精进，谢谢！  Import Data—>导入GPR数据  Zero Time—>零点校正(手动)  Filter—>滤波(自动)  Background Remove—>背景去除  Power Gain—>指数增益  Migration—>偏移处理  Segment—>异常提取  Display—>改变图像显示模式  Save Picture—>导出显示的图像  Export GSSI—>导出(*.dzt)  Export Impulse—>导出(*.iprh, *.iprb)  Export EKKO—>导出(*.hd, *.dt1)  Export MALA—>导出(*.rad, *.rd7)  Export MATLAB—>导出(*.mat)  Export Python—>导出(*.npy)  Batch Process—>自动批处理

Monthly-Electricity-forecast use GPR-RFr 某区域月电量预测，采用高斯过程回归、随机森林回归预测日电量，通过日电量累加的方式来获得月电量的预测 Jupyter Notebook

matlab求导代码GPR_DOB_MAP 使用高斯过程回归（GPR）模型和导数观测值（也称为局部线性模型）的非线性动力学系统的最大后验（MAP）状态估计量。 这是我的CGNCC 2016论文随附的源代码。 X. Yang，B。Peng，H。Zhou和L. Yang，[使用高斯过程和预先计算的局部线性模型的非线性动态系统的状态估计]（“ IEEE Xplore”），2016 IEEE中文版制导，导航和控制Conference（CGNCC），南京，2016年，第1963-1968页。 目录结构 GPR_DOB包含具有派生观测值的高斯过程回归模型的代码。 这是存储库的精确复制，带有一个附加的'sq_dist.c'及其编译的二进制文件，以提高原始mfile'sq_dist.m'的执行速度 GPR_DOB_MAP包含此存储库的主要代码，即使用GPR模型和派生观测值的MAP估计器。 名称为example_的文件就是示例文件。 飞机攻角估计的例子 此存储库中有两个示例，都在MATLAB中运行。 这些示例使用其他纵向可变项的测量值来估计飞机的迎角，并构成了我在CGNCC2016文件中进行调查的案例研

高斯过程的代码包主要有两种，主要是GMPL和GPstuff，都挺不错的内容也挺全的。本代码包是MATLAB 语言的GMPL版本的高斯过程回归代码包，包含所需的各所函数及必要说明，希望对你有帮助

这是高斯过程回归的代码，没用到gmpl工具箱的那种，希望能对大家有用！这是高斯过程回归的代码，没用到gmpl工具箱的那种，希望能对大家有用！