内容概要：本文详细介绍了一种利用Matlab实现高斯过程回归（GPR）进行单变量时间序列预测的方法。主要内容涵盖数据预处理（如z-score标准化）、选择合适的核函数（如平方指数核）、训练GPR模型、预测并生成置信区间以及评估预测性能的关键指标（如RMSE、区间覆盖率）。文中还提供了具体的代码示例，从数据加载、清洗、建模到最后的效果展示，帮助读者全面掌握GPR的应用流程。此外，针对常见的预测滞后问题提出了解决方案，并强调了GPR在不确定性量化方面的优势。 适合人群：对机器学习特别是时间序列预测感兴趣的初学者和有一定编程基础的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要对未来某一时刻的数值做出预测并且希望获得相应置信区间的场合，如电力负荷预测、金融数据分析等。通过学习本文可以快速搭建起一套完整的GPR预测系统，用于研究或实际项目中。 其他说明：文中提到的一些技巧对于提高预测精度非常重要，例如正确选择核函数、合理设置超参数等。同时，作者也分享了一些实用的经验，如如何处理大规模数据集、怎样优化模型性能等。

不确定性量化 基于仿真的可靠性分析 全局灵敏度分析 元建模 随机有限元分析 基于可靠性的优化

在优化和决策过程中，不确定性量化(UQ)在减少不确定性方面起着至关重要的作用。它可以用于解决科学和工程中的各种实际应用。

OpenCossan是一个基于Matlab的不确定性量化和管理工具箱。 OpenCossan is a Matlab-based toolbox for uncertainty quantification and management. 实现的框架包括第三方软件集成（如ANSYS）、高效的数值算法（如线性采样）和用于高性能计算的并行化。

OpenCossan 是一个基于 Matlab 的工具箱，用于不确定性量化和管理。 实施的框架包括第三方软件集成（例如 ANSYS）、高效的数值算法（例如线采样）和用于高性能计算的并行化。 OpenCossan 的功能可以概括为： 不确定性量化基于仿真的可靠性分析敏感性分析元建模随机有限元分析基于可靠性的优化

自己制作的UQLab工具箱简介及安装方法。

matlab copula代码乌克萨 不确定性量化 (UQ) 和灵敏度分析 (SA) 此存储库中分发的代码实现了 Eriksson 和 Jauhiainen 等人（2018 年）在论文“贝叶斯分析结合全局敏感性分析应用于动态细胞内通路模型的不确定性量化、传播和表征”中提出的方法。 该代码在 GNU 通用公共许可证 v3.0 下分发。 UQ 文件夹包含运行不确定性量化方法的 R 脚本（ABC-MCMC with copulas）。 需要包 ks、VineCopula、MASS、R.utils 和 R.matlab（将输出数据保存到 MATLAB 兼容文件的最后一个包）。 要运行的主脚本称为 runABCMCMC-Phenotype123.R。 该脚本将使模型适合表型 1-3（如论文中所述），我们将其用作说明性测试用例。 结果数据也以 R 和 MATLAB 格式上传到文件夹中。 我们使用表型 4 作为我们的预测数据集来说明 SA 方法。 SA 文件夹包含运行全局敏感性分析的 MATLAB 脚本。 需要 2014a 之后的 MATLAB 版本。 要运行的主脚本称为 get_predictio

诺伯特·维纳（Norbert Wiener）于1938年提出的多项式混沌扩展（PCE）。直观地，可以将PCE视为在不确定模型参数下以高维多项式形式构造和获得模型响应面的数学最优方法。 最近，多项式混沌扩展得到了对任意多项式混沌扩展的概括（aPC：Oladyshkin S.和Nowak W.，2012），这就是PCE的所谓数据驱动的概括。 像所有多项式混沌扩展技术一样，aPC通过在正交多项式基础上进行扩展来近似仿真模型输出对模型参数的依赖性。 aPC将混沌扩展技术推广到具有任意概率测度的任意分布，该概率测度可以是离散的，连续的或离散的连续的，并且可以解析地（作为概率密度/累积分布函数），数值表示为直方图或原始数据集来指定。 处于有限扩展阶数的aPC仅需要存在有限数量的矩，并且不需要完全的知识，甚至不需要概率密度函数。 这避免了分配有限的可用数据未充分支持的参数概率分布的必要性。 或者，它允

颜色分类leetcode 在分类中使用贝叶斯神经网络进行不确定性量化：在生物医学成像分割中的应用 该存储库提供了论文“在分类中使用贝叶斯神经网络的不确定性量化：在生物医学图像分割中的应用”的 Keras 实现。 本文扩展了在 . 如果您想引用此作品，请引用扩展版本。 在这个 repo 中，我们使用两个生物医学成像分割数据集展示了所提出的方法：ISLES 和 DRIVE 数据集。 有关更多详细信息，请参阅 和 。 我还强烈建议您查看使用 Walter de Back 的 DRIVE 数据集的良好实现。 []。 例子 一旦你有一个训练有素的贝叶斯神经网络，建议的不确定性量化方法很简单！！！ 在一个二进制segmentaion中，一个具有维度（估计数，特征维度）的numpy数组p_hat ，然后可以通过以下代码获得认知不确定性和任意不确定性。 epistemic = np.mean(p_hat**2, axis=0) - np.mean(p_hat, axis=0)**2 aleatoric = np.mean(p_hat*(1-p_hat), axis=0) 所提出的方法与 Kendall

不确定性工具箱 用于预测不确定性量化，校准，python工具箱。 另外：的以及的集合。 许多机器学习方法会返回预测以及某种形式的不确定性，例如分布或置信区间。 这就引出了一个问题：我们如何确定最佳的预测不确定性？ 产生最佳或理想不确定性是什么意思？ 我们的不确定性是否准确且经过良好校准？ 不确定性工具箱提供了用于量化和比较预测性不确定性估计值的标准度量，提供了这些度量的直觉，生成了这些度量/不确定性的可视化效果，并实施了简单的“重新校准”程序来改善这些不确定性。 该工具箱当前专注于回归任务。 工具箱内容 不确定性工具箱包含： 与预测不确定性量化相关的。 评估预测不确定性估计的质量的。 预测不确定性估计和指标。 用于改善预测变量校准的方法。 有关度量标准和方法的相关。 安装 不确定性工具箱需要Python 3.6及更高版本。 要安装，请克隆并通过cd进入此仓库，然后运行： $