基于高斯过程回归(GPR)时间序列区间预测，matlab代码，单变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和区间覆盖率和区间平均宽度百分比等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于鲸鱼算法(WOA)优化高斯过程回归(WOA-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于粒子群算法(PSO)优化高斯过程回归(PSO-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于探地雷达工作原理与二维FDTD正演模型，研究了在不同天线频率与天线间距的雷达测试参数下的管线雷达图像特征，分析了管线材质、管径、埋深和埋地介质等因素对管道雷达图像中双曲线特征的影响规律，对比了管线与不同几何形状空洞地质体的雷达图像差异。通过图谱规律的分析与研究，总结了复杂条件下探地雷达检测地下管线的图像识别规律，明确了实测探地雷达图像判识过程中目标图谱的典型特征。对提高地下管线雷达图像解释的合理性具有积极的促进作用，也为进一步开展探地雷达图像的反演研究奠定了基础。

交叉验证LOOCV matlab代码GPR_loocv LOOCV 计算代码，用于确定从 GPR 剖面计算碎片厚度反演的阈值。 使用 xval_tsB.csv 中的真实厚度测量值来训练天线单元升高 27 cm 时的阈值，以及 xval_tsAC.csv 中天线单元为 19 cm 时的阈值。 xval_cng.m 是 matlab 脚本，它将通过留一交叉验证（Arlot et al., 2010）计算阈值，这些验证与 Changri Nup Glacier（A＆C 组合或 B，分开的）选定横断面上的每次测量相关通过天线单元仰角）。 scale_cng.m 根据最低 10% 的 RMSE 计算报告的阈值，并将其应用于生成所选轮廓的厚度检索。 在 Changri Nup Glacier 收集的 .DZT 文件可在 ，等待出版接受。

Matlab gpr代码Two_layer_GPR_hahazing 带有图像去雾示例选择的两层高斯过程回归的源代码TCSVT。 当您使用我们提供的源代码时，请引用我们的论文“两层高斯过程回归与图像去雾的示例选择，TCSVT，2016”，作者：樊凡，王一，唐贤轩，高仁杰，罗忠轩。 说明： 请在MATLAB中运行“ GPR_dehaze.m”脚本。

介绍GPR探地雷达数据仿真MATLAB系统结构和设计方案的文章，还包括信号处理部分

简单实现高斯过程回归的问题,利用python语言做了一个简要的说明。

github上的非常好用的关于高斯过程回归的python代码，非常好用。

全新版本，V4.0.0 1.持续修复GSSI数据处理后的增益问题； 2.记录全局当前路径； 3.增加杂波去除及层界面去除两个功能。 zeus_gpr@163.com，雷建伟博士……