研究报告

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MATLAB实现GPR高斯过程回归多输入单输出回归预测

一、GPR概述

1.高斯过程回归简介

高斯过程回归（GaussianProcessRegression，简称GPR）是一种基于高斯过程的非参数回归方法。该方法的核心思想是利用高斯概率密度函数来表示回归模型，从而实现对数据分布的平滑拟合。与传统的线性回归和多项式回归不同，GPR不依赖于显式的函数形式，而是通过对数据点的分布进行建模，从而提供了一种更灵活的回归策略。

在高斯过程回归中，每一个输出值都被视为一个高斯概率分布的随机变量，这种概率分布的均值和方差分别对应于回归函数的预测值和不确定性度