区间预测 | Matlab实现GRU-Adaboost-ABKDE的集成门控循环单元自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测

本文主要是介绍区间预测 | Matlab实现GRU-Adaboost-ABKDE的集成门控循环单元自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

区间预测 | Matlab实现GRU-Adaboost-ABKDE的集成门控循环单元自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测

效果一览

基本介绍

1.Matlab实现GRU-Adaboost-ABKDE的集成门控循环单元自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测（完整源码和数据）
2.GRU-Adaboost-ABKDE的集成门控循环单元自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测（点预测+概率预测+核密度估计） Matlab语言
3.多变量单输出，包括点预测+概率预测+核密度估计曲线，MatlabR2021a及以上版本运行，提供多种置信区间！评价指标包括R2、MAE、RMSE、MAPE、区间覆盖率picp、区间平均宽度百分比pinaw等。
4.算法新颖，对固定带宽核函数进行了改进。
5.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白，直接运行main文件一键出图。
6.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab实现GRU-Adaboost-ABKDE的集成门控循环单元自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测。

%%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', T_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', T_sim2, ps_output);%% *区间预测* (基于KDE)
z = [0.975;0.95;0.875;0.75;0.625;0.55;0.525]; %分位数%% *值评估指标*
[Error] = PlotError(T_sim1,T_train,N,'#3D59AB');%% *自适应带宽核密度估计
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%置信核密度估计曲线','','','优化自适应带宽核密度估计曲线','未优化固定带宽核密度估计曲线'});
grid on;
ylabel('概率密度');
xlabel('预测误差');
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
endfor m = 1:length(z)Lower(:,m) = T_sim2 + Q1(m);Upper(:,m) = T_sim2 + Q2(m);
end%% *绘图*
PlotProbability(T_sim2,T_test,numel(T_test),Lower,Upper,0,N,[0 100 0]/255); %概率绘图%% *核密度估计*
time_index = [25;50;75;100]; %确定采样点，注意元素不要超过预测样本的个数！！
num_KD = numel(time_index);
PlotKernelDensity(Lower,Upper,time_index,T_test',num_KD);
set(gcf,'color','w')

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340

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