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。

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功能磁共振成像 fMRIflows是完全自主的单变量和多变量fMRI处理管道的集合。 这包括解剖和功能上的预处理，信号混杂的估计以及在受试者和小组水平上的单变量和多变量分析。 显而易见， fMRIflows受到和其他开源项目的极大启发，并从它们的思想和解决方案中大力借鉴。 但是尽管可以被描述为“玻璃”盒子软件，但fMRIflows更像是鞋盒。 易于打开，易于理解，内部简单易用，可轻松更换和更改内部组件。 这完全是由于fMRIflows所有源代码都存储在笔记本中。 如果您正在出版物中使用fMRIflows ，请与作者 fMRIflows联系，以获取有关如何引用此工具箱的更多信息，因为该出版物目前正在准备提交。 安装及使用 使用容器 使用fMRIflows的最佳方法是直接在相应的容器（ 或 ）中运行它。 可以使用docker pull miykael/fmriflows命令从Docker

维基百科：“在统计学中，medcouple 是一个强大的统计数据，可以衡量单变量分布的偏度[1]。 它被定义为一个缩放分布的左半部分和右半部分的中值差。 它的稳健性使其适用于识别调整后的异常值箱线图[2][3]。” 1 = G. 布赖斯； 休伯特先生； A. Struyf（2004 年 11 月）。 “一个强有力的措施偏度”。计算和图形统计杂志。13 (4)：996-1017。 2 = M. 休伯特； E. Vandervieren (2008)。 “一个调整后的偏斜箱线图分布”。计算统计和数据分析。52（12）： 5186-5201。 doi：10.1016 / j.csda.2007.11.008。 3 = 皮尔逊，罗恩（2011 年 2 月 6 日）。 “箱线图及其他——第二部分： 不对称”。exploringdata.blogspot.ca。2015 年 4 月 6 日检索。

基于相空间重构(PSR)和支持向量机(SVM)算法本文提出了一种利用单一变量进行化工过程故障诊断的方法。首先进行变量筛选，然后对筛选出的关键变量进行相空间重构，再利用SVM对重构后的数据进行故障分类。通过对TE(Tennessee Eastman)过程几类故障进行仿真测试，结果表明在单一故障和多故障情况下，本方法均可实现化工过程的单变量故障诊断；与传统SVM方法相比，相空间重构可有效提高诊断正确率。此方法可为建立简单而有效的单变量故障诊断系统提供理论依据。

单变量时间序列预测开发深度学习模型_python源码+数据+超详细注释 内容： 多层感知器模型 卷积神经网络模型_CNN 递归神经网络模型_LSTM 递归神经网络模型_CNN+LSTM 递归神经网络模型_ConvLSTM2D 本文使用了5种不同的网络模型,实现了一元序列的自回归 1.MLP：多层感知机 2.CNN：卷积 3.LSTM：长短周期 4.CNN+LSTM卷积+长短周期 5.ConvLSTM2D卷积+长短周期 并且分别比较了5中模型的预测效果，CNN模型相对来时是最好的。 深度学习在一元时间序列预测中表现并不佳