多输出高斯过程

您是否想将贝叶斯非参数方法应用于回归？是否被基于内核的学习所提供的灵活性所吸引？在非平稳的多输出环境中使用结构化的内核插值法或各种训练条件诱导点方法时，是否感到困扰？如果是，runlmc是为您设计的解决方案。 runlmc是一个Python 3.5+软件包，扩展结构化高斯过程模型的可伸缩推断（Staaçi2012）和大规模高斯过程的思考（Wilson等人2015），以适应多输出回归的非平稳设置。对于单输出设置，MATLAB实现也可以使用。 换句话说，这为某些协方差提供了多输出GP的无矩阵实现，并且据我所知，这是Python中唯一的单输出GP无矩阵实现。目前，该方法只适用于零均值模型，输入维度是

这是关于BP神经网络在多输入多输出问题下的Matlab程序示例，附带Excel表格和Matlab代码。

在无约束条件下，这是一个用Matlab编写的MPC模型预测控制程序，实现多变量多输入多输出的控制。

MATLAB BP 神经网络预测程序优化这篇文章挺有意思的。它主要了如何用 BP 神经网络做预测，重点是多输入多输出的。对于需要用到神经网络的研究人员来说，这篇文章的代码实现值得参考，尤其是在数据预、训练测试和反向传播算法优化上。程序的优化性能蛮强的，可以高效地大规模数据集，并且预测精度也高。你如果是想做数据或预测建模，看看这篇文章中的具体实现，应该能对你有，尤其是在精度提升和效率优化方面。如果你正好遇到类似的需求，尝试一下文中的优化方法，应该会带来不错的效果。

WOA-LSTM 结合了鲸鱼优化算法和长短期记忆网络，能够对多输入单输出的回归问题进行精准预测。通过 MATLAB 平台实现，你能轻松拿到完整的程序和模拟数据集，省去不少调试时间。关键在于利用 WOA 对 LSTM 模型参数的优化，提升预测精度。最适合那些想提高机器学习技能，尤其是数据领域的工程师。操作起来还蛮，适合有一定经验的开发者和研究人员试一试。

双向 LSTM 加 AdaBoost 的组合，用在回归预测上还挺有意思的。这个资源是用 MATLAB 写的，流程比较完整，从数据、模型构建到训练评估一步步走得蛮细。数据是多输入单输出，挺适合拿来做时间序列的，比如你想预测股票、气温这类带时间顺序的变量，用这个模型思路基本能打。 模型核心是BiLSTM-AdaBoost，前面用BiLSTM挖掘序列特征，后面加AdaBoost提升回归效果。你可以理解成前面是负责“看懂趋势”，后面是负责“修正误差”。训练过程里的参数调节和可视化部分也写得还不错，尤其对新手来说挺友好。 它还带了完整的.mat数据和源代码，不用自己折腾数据生成。而且注释比较清晰，能直接

改进算法优化神经网络这种事，玩过的人都知道，靠手动调参数那叫一个折磨。GA-APSO-IBP的组合，用起来就挺顺手。它把遗传算法和粒子群这两个老朋友结合在一起，还专门优化了双层 BP 神经网络的权重和偏置，预测效果比普通 BP 靠谱多了。 项目里还带了个GUI 界面，你不用改代码也能点点鼠标搞训练、看结果，省心不少。而且整体代码结构清晰，从环境配置到训练再到可视化输出，都有，适合你快速上手。 比如你做时间序列预测或者想试试改进神经网络算法，这个项目挺合适。它就是给那种已经会点 MATLAB、又想让模型更聪明的人准备的。像是预测电价、气象、销量那类多输入的回归问题，都能试一试。 我建议你看看这个

matlab 的 egde 源代码的GP-SLAM，是做连续时间轨迹估计挺不错的一个选择。它用的是稀疏高斯过程回归，核心是用 C++写的，性能还挺稳。而且还有个可选的 Matlab 工具箱，调试比较方便，文档里自带示例，照着跑就能上手。 GPSLAM 的核心优势是支持连续时间建图，像那种不规则频率采样的数据起来更顺手。你只要装好boost、cmake这些依赖，基本就能跑起来。 构建流程也简单：先mkdir build，cmake ..，再make install，嗯，编译完还能跑一下单元测试，看看环境配没配对。 Matlab 端的话，你只要在编译时启用一下，就能在 Matlab 里直接用 C+

传统的多元统计分析方法在故障诊断中常依赖于正态分布假设，而实际工业过程数据往往不服从正态分布。Q统计量方法虽然基于正态分布假设，但其诊断性能在非高斯数据情况下表现欠佳。信息增量矩阵 (IIM) 方法则不受正态分布限制，通过定义协方差矩阵、计算信息增量矩阵、信息增量均值和动态阈值等步骤，实现对非高斯过程的有效故障诊断。 数值模拟和田纳西州伊斯曼过程案例研究表明，IIM 方法在非高斯数据情况下具有更高的检测性能，有效降低了误报和漏报率，优于 Q 统计量方法。

通过定义输出参数，可以从存储过程中返回一个或多个值。输出参数的定义在参数数据类型后加上关键字OUTPUT或OUT。