區(qū)間預(yù)測 | Matlab實現(xiàn)BiLSTM-Adaboost-ABKDE的集成雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)帶寬核密度估計多變量回歸區(qū)間預(yù)測

效果一覽

基本介紹

1.Matlab實現(xiàn)BiLSTM-Adaboost-ABKDE的集成學(xué)習(xí)雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合自適應(yīng)帶寬核函數(shù)密度估計的多變量回歸區(qū)間預(yù)測（完整源碼和數(shù)據(jù)）
2.BiLSTM-Adaboost-ABKDE的集成學(xué)習(xí)雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合自適應(yīng)帶寬核函數(shù)密度估計的多變量回歸區(qū)間預(yù)測（點預(yù)測+概率預(yù)測+核密度估計） Matlab語言
3.多變量單輸出，包括點預(yù)測+概率預(yù)測+核密度估計曲線，MatlabR2021a及以上版本運行，提供多種置信區(qū)間！評價指標(biāo)包括R2、MAE、RMSE、MAPE、區(qū)間覆蓋率picp、區(qū)間平均寬度百分比pinaw等。
4.算法新穎，對固定帶寬核函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)。
5.直接替換Excel數(shù)據(jù)即可用，注釋清晰，適合新手小白，直接運行main文件一鍵出圖。
6.代碼特點：參數(shù)化編程、參數(shù)可方便更改、代碼編程思路清晰、注釋明細(xì)。

程序設(shè)計

• 完整程序和數(shù)據(jù)獲取方式私信博主回復(fù)Matlab實現(xiàn)BiLSTM-Adaboost-ABKDE的集成雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)帶寬核密度估計多變量回歸區(qū)間預(yù)測。

%%  數(shù)據(jù)反歸一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', T_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', T_sim2, ps_output);

%% *區(qū)間預(yù)測* (基于KDE)
z = [0.975;0.95;0.875;0.75;0.625;0.55;0.525]; %分位數(shù)

%% *值評估指標(biāo)*
[Error] = PlotError(T_sim1,T_train,N,'#3D59AB');

%% *自適應(yīng)帶寬核密度估計
figure;
[y,t,optim_width,~,~,confb95] = ABKDE(Error);
hold on
window=fill([t,fliplr(t)],[confb95(1,:),fliplr(confb95(2,:))],[7 7 7]/8,'FaceAlpha',0.5);
window.EdgeColor = 'none';
plot(t,confb95(1,:),'Color',[7 7 7]/9,'LineWidth',1);
plot(t,confb95(2,:),'Color',[7 7 7]/9,'LineWidth',1);
plot(t,y,'Color',[0.9 0.2 0.2],'LineWidth',2);
[f0,xi0] = ksdensity(Error,'Function','pdf');
plot(xi0,f0,'LineWidth',1.5,'Color',"#7E2F8E");
xlim([min(t) max(t)]);
legend({'95%置信核密度估計曲線','','','優(yōu)化自適應(yīng)帶寬核密度估計曲線','未優(yōu)化固定帶寬核密度估計曲線'});
grid on;
ylabel('概率密度');
xlabel('預(yù)測誤差');
set(gca,'TickDir','out'); 
set(gcf,'color','w')

for m = 1:length(z)
    Q1(m) = QuantSol_FUN(t,y,1-z(m));         %  下界
    Q2(m) = QuantSol_FUN(t,y,z(m));           %  上界
end

for m = 1:length(z)
    Lower(:,m) = T_sim2 + Q1(m);
    Upper(:,m) = T_sim2 + Q2(m);
end

%% *繪圖*
PlotProbability(T_sim2,T_test,numel(T_test),Lower,Upper,0,N,[0 100 0]/255); %概率繪圖

%% *核密度估計*
time_index = [25;50;75;100]; %確定采樣點，注意元素不要超過預(yù)測樣本的個數(shù)??！
num_KD = numel(time_index);
PlotKernelDensity(Lower,Upper,time_index,T_test',num_KD);
set(gcf,'color','w')

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-797252.html

到了這里，關(guān)于區(qū)間預(yù)測 | Matlab實現(xiàn)BiLSTM-Adaboost-ABKDE的集成雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)帶寬核密度估計多變量回歸區(qū)間預(yù)測的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！