MATLAB高斯过程回归工具箱

资 源 简 介

提供完整的高斯过程回归实现，支持多种核函数、超参数优化和不确定性量化。集成数据预处理、模型训练与可视化功能，适用于回归分析、时间序列预测等场景，帮助用户高效建模与分析数据。

详 情 说 明

MATLAB高斯过程回归建模与分析工具箱

项目介绍

本工具箱提供完整的高斯过程回归(GPR)实现，集成了数据预处理、模型训练、预测可视化和模型评估的全流程解决方案。基于贝叶斯框架和核函数优化技术，工具箱能够有效处理回归分析、时间序列预测和实验数据建模等任务。用户可通过直观的图形界面或灵活的脚本接口快速构建高精度GPR模型，并获得包含不确定性量化的标准化分析报告。

功能特性

• 多核函数支持：包含平方指数、Matern、周期函数等常用核函数，支持自定义核函数组合
• 智能超参数优化：采用贝叶斯估计方法自动优化核函数超参数，避免手动调参的复杂性
• 完整建模流程：涵盖数据清洗、缺失值处理、特征标准化等预处理环节
• 不确定性量化：提供预测值的95%置信区间，确保预测结果的可解释性
• 多格式数据支持：兼容CSV、MAT等常见数据格式，支持数值型矩阵和表格数据输入
• 交互式可视化：生成带置信带的预测图表，支持结果导出和交互探索
• 标准化报告输出：生成PDF/HTML格式的建模报告，包含性能指标和参数详情

使用方法

图形界面操作

1. 运行主程序启动GUI界面
2. 导入数据文件（支持含NaN值的数据）
3. 选择特征变量和目标变量
4. 配置核函数类型和优化参数
5. 执行模型训练并获得预测结果
6. 查看可视化图表并导出报告

脚本编程接口

% 加载数据 data = readtable('dataset.csv');

% 创建GPR模型配置 config = GPRConfig('Kernel', 'Matern5/2', 'Optimizer', 'bayesopt');

% 训练模型 model = trainGPRModel(data.Features, data.Target, config);

% 生成预测 [predictions, uncertainty] = predictGPR(model, newFeatures);

% 评估模型性能 metrics = evaluateGPR(model, testData);

系统要求

• MATLAB R2020a或更高版本
• 统计和机器学习工具箱
• 优化工具箱（用于超参数优化）
• 至少4GB内存（大规模数据集建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能模块，包括图形用户界面的初始化与事件处理、数据导入与预处理的完整流程、高斯过程回归模型的参数配置与训练执行、预测结果的可视化渲染与交互控制，以及模型性能评估与报告生成的一体化操作。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到分析报告输出的全链路管理，为用户提供统一的操作入口。