區(qū)間預(yù)測(cè) | Matlab實(shí)現(xiàn)GRU-Adaboost-ABKDE的集成門(mén)控循環(huán)單元自適應(yīng)帶寬核密度估計(jì)多變量回歸區(qū)間預(yù)測(cè)
效果一覽
基本介紹
1.Matlab實(shí)現(xiàn)GRU-Adaboost-ABKDE的集成門(mén)控循環(huán)單元自適應(yīng)帶寬核密度估計(jì)多變量回歸區(qū)間預(yù)測(cè)（完整源碼和數(shù)據(jù)）
2.GRU-Adaboost-ABKDE的集成門(mén)控循環(huán)單元自適應(yīng)帶寬核密度估計(jì)多變量回歸區(qū)間預(yù)測(cè)（點(diǎn)預(yù)測(cè)+概率預(yù)測(cè)+核密度估計(jì)） Matlab語(yǔ)言
3.多變量單輸出，包括點(diǎn)預(yù)測(cè)+概率預(yù)測(cè)+核密度估計(jì)曲線，MatlabR2021a及以上版本運(yùn)行，提供多種置信區(qū)間！評(píng)價(jià)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(duì)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(yùn)行main文件一鍵出圖。
6.代碼特點(diǎn)：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)。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-813338.html
程序設(shè)計(jì)
- 完整程序和數(shù)據(jù)獲取方式私信博主回復(fù)Matlab實(shí)現(xiàn)GRU-Adaboost-ABKDE的集成門(mén)控循環(huán)單元自適應(yīng)帶寬核密度估計(jì)多變量回歸區(qū)間預(yù)測(cè)。
%% 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(cè)* (基于KDE)
z = [0.975;0.95;0.875;0.75;0.625;0.55;0.525]; %分位數(shù)
%% *值評(píng)估指標(biāo)*
[Error] = PlotError(T_sim1,T_train,N,'#3D59AB');
%% *自適應(yīng)帶寬核密度估計(jì)
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(jì)曲線','','','優(yōu)化自適應(yīng)帶寬核密度估計(jì)曲線','未優(yōu)化固定帶寬核密度估計(jì)曲線'});
grid on;
ylabel('概率密度');
xlabel('預(yù)測(cè)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(jì)*
time_index = [25;50;75;100]; %確定采樣點(diǎn)，注意元素不要超過(guò)預(yù)測(cè)樣本的個(gè)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(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-813338.html
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