Continuous Profile Models (CPM) MATLAB Toolbox - 连续剖面建模与分析工具

资 源 简 介

CPM MATLAB Toolbox 提供了一套完整的连续剖面模型建模与分析工具，支持一维/多维连续数据（如时间序列、空间分布）的剖面建模、参数估计、模型拟合及可视化，适用于科研与工程应用。

详 情 说 明

Continuous Profile Models (CPM) MATLAB Toolbox

项目介绍

Continuous Profile Models (CPM) MATLAB Toolbox 是一个专业的连续剖面模型建模与分析工具箱，专门设计用于处理一维或多维连续型数据（如时间序列、空间分布数据等）。本工具箱集成了多种先进的连续剖面建模技术，为用户提供从数据导入、模型构建、参数估计到结果可视化的一体化解决方案。

功能特性

• 多模型支持：支持高斯过程回归、样条插值、核回归等多种连续剖面模型
• 参数优化：内置最大似然估计等优化算法，自动进行模型参数调优
• 统计分析：提供模型拟合优度评估（R²、RMSE等）、置信区间计算及模型比较工具
• 预测分析：支持剖面数据的插值、平滑处理及外推预测功能
• 可视化展示：提供丰富的图形输出，包括剖面曲线、残差分析图、置信带等可视化结果

使用方法

基本调用流程

1. 数据准备：准备输入数据矩阵，可包含时间序列、空间坐标等连续型数据
2. 参数设置：选择模型类型（高斯过程/样条插值/核回归等），设置平滑参数、置信水平等可选参数
3. 模型拟合：调用主要函数进行模型训练和参数估计
4. 结果分析：获取拟合参数、预测结果、置信区间及拟合优度指标
5. 可视化：生成剖面模型图、残差图等可视化图形

示例代码

% 加载示例数据 data = load('sample_data.mat');

% 设置模型参数 params.model_type = 'gaussian_process'; params.confidence_level = 0.95;

% 运行剖面建模 results = cpm_main(data, params);

% 查看拟合结果 disp(results.fit_metrics);

% 生成可视化图形 cpm_visualize(results);

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 曲线拟合工具箱（Curve Fitting Toolbox，部分功能需要）
• 至少 4GB 内存（推荐 8GB 或以上）

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能，实现了连续剖面模型的完整建模流程。该文件包含数据预处理、模型选择与初始化、参数估计优化、拟合质量评估、预测分析计算以及结果可视化生成等关键模块。用户通过调用此文件即可完成从原始数据到最终模型的全套分析过程，无需分步执行多个独立函数。