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基于QRGRU门控循环单元的分位数回归区间预测及Matlab实现代码

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简介：
本研究提出了一种基于改进QRGRU模型的分位数回归方法进行时间序列区间预测，并提供了相应的MATLAB代码，以提高预测精度和效率。 QRGRU门控循环单元分位数回归区间预测附Matlab完整源码 运行环境：matlab2023及以上。 **QRGRU训练集误差指标** 1. 均方差（MSE）：48.6325 2. 根均方差（RMSE）：6.9737 3. 平均绝对误差（MAE）：4.5512 4. 平均相对百分误差（MAPE）：30.0602% 5. R² ：98.5808% **QRGRU训练集误差指标** 1. 均方差（MSE）：34.4632 2. 根均方差（RMSE）：5.8705 3. 平均绝对误差（MAE）：3.0638 4. 平均相对百分误差（MAPE）：42.4846% 5. R² ：97.8263% 训练集的区间覆盖率为: 0.96725。区间平均宽度百分比为: 0.14068 测试集的区间覆盖率为: 0.96985。区间平均宽度百分比为: 0.12053

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  • 基于QRGRU门控循环单元的分位数回归区间预测及Matlab实现代码
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    本研究提出了一种基于改进QRGRU模型的分位数回归方法进行时间序列区间预测，并提供了相应的MATLAB代码，以提高预测精度和效率。 QRGRU门控循环单元分位数回归区间预测附Matlab完整源码 运行环境：matlab2023及以上。 **QRGRU训练集误差指标** 1. 均方差（MSE）：48.6325 2. 根均方差（RMSE）：6.9737 3. 平均绝对误差（MAE）：4.5512 4. 平均相对百分误差（MAPE）：30.0602% 5. R² ：98.5808% **QRGRU训练集误差指标** 1. 均方差（MSE）：34.4632 2. 根均方差（RMSE）：5.8705 3. 平均绝对误差（MAE）：3.0638 4. 平均相对百分误差（MAPE）：42.4846% 5. R² ：97.8263% 训练集的区间覆盖率为: 0.96725。区间平均宽度百分比为: 0.14068 测试集的区间覆盖率为: 0.96985。区间平均宽度百分比为: 0.12053
     
  • 基于QRTCN的时间卷积神经网络分位数回归区间预测及Matlab代码实现
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    本研究提出了一种基于改进时间卷积神经网络(QRTCN)的分位数回归方法，用于区间预测，并提供了详细的MATLAB代码实现。 QRTCN时间卷积神经网络分位数回归区间预测附Matlab完整源码 运行环境：matlab2023及以上版本。 该代码使用风电功率数据集进行实验，适用于相关领域的研究与应用。
     
  • 基于MATLAB的TCN-BiGRU时间卷积双向门控循环单元多输入单输出回归预测实现（附完整程序及代码解析）
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    本研究利用MATLAB开发了结合时间卷积网络与双向门控循环单元的预测模型，适用于多输入单输出的数据序列回归预测，并提供详细的代码解析和完整程序。 本段落详细介绍了如何利用MATLAB实现时间卷积网络（TCN）与双向门控循环单元（BiGRU）结合的多输入单输出回归预测模型。通过构建TCN层捕捉局部特征，BiGRU层利用上下文信息，在实际数据集上训练和评估了该模型。整个过程包括数据准备、网络构建、训练、预测及结果可视化等环节，并展示了其在金融数据预测、需求预测以及气象预报等多个领域的广泛应用前景。 本段落适合对机器学习与时间序列分析感兴趣的科研人员和技术开发者，旨在帮助读者理解TCN和BiGRU的工作原理及其在多输入单输出回归任务中的应用。同时，通过提供技术细节的详细介绍，使读者能够掌握使用MATLAB实现并训练TCN-BiGRU模型的方法，并提高他们在处理时间和预测时间序列数据方面的能力。 建议感兴趣的读者根据本段落提供的完整实战案例进行实践操作和代码学习，以便更深入地理解TCN-BiGRU模型的具体实现过程。同时鼓励在实际项目中复现文中提到的代码并调整参数以适应不同的数据集需求。
     
  • 基于MATLAB的QGPR高斯过程分位数回归时间序列区间预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目利用MATLAB实现了QGPR（Quantile Gaussian Process Regression）算法，用于进行时间序列的区间预测。通过高斯过程分位数回归技术，能够有效处理非线性关系并提供不确定性估计。该项目包含完整的源代码和所需的数据集，便于学术研究与应用开发。 Matlab实现基于QGPR（高斯过程分位数回归）的时间序列区间预测提供完整源码和数据支持。该方法采用单变量输入模型进行时间序列的区间预测，评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE以及区间覆盖率和平均宽度百分比等。代码质量上乘，便于学习与替换数据使用。
     
  • 基于Python的QRCNN-BiGRU模型实现分位数回归时间序列区间预测（附完整代码与数据）
    优质
    本研究提出了一种结合QRCNN和BiGRU的新型深度学习架构用于时间序列的分位数回归区间预测，并提供了详细的Python实现代码及实验数据。 本段落详细介绍了一个QRCNN-BiGRU模型的设计与编码过程，并通过分位数回归进行时间序列区间预测的应用实例。该项目利用了CNN（卷积神经网络）和BiGRU（双向门控循环单元）来有效捕捉时序特性，同时进行了结果评估及可视化展示。 本段落适合希望研究高级深度学习模型在时间序列预测中应用的研究人员和技术人员阅读。使用场景包括对具有高度不确定性和动态特性的数据进行精确建模与趋势预测的情况。 此外，文中提供了完整的Python源代码和详细的数据处理方法供读者直接执行与试验，并讨论了项目的改进建议及需要注意的关键问题点。
     
  • 基于卷积神经网络、门控循环单元及注意力机制的多变量回归预测( CNN-GRU-Attention)
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)、门控循环单元( GRU)和注意力机制的模型，用于实现高效的多变量时间序列数据回归预测。此方法通过CNN捕捉空间特征，利用GRU处理长期依赖性问题，并借助注意力机制突出关键输入信息，显著提升了预测精度与效果。 代码简介：为了更准确地预测，我们提出了一种基于注意力机制的CNN-GRU预测模型。该模型主要利用一维卷积单元提取数据中的高维特征，并通过GRU学习数据中的时间序列关系，同时引入加强重要的学习方法来实现对超长序列的学习。基于卷积神经网络和多变量回归是处理多个变量之间关系的一种常见深度学习模型，通常包括以下几个步骤：
     
  • 线性回归预测的多元代码实现
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    本文章介绍了如何使用Python进行多元线性回归模型的构建与预测，并提供了详细的代码示例和数据处理步骤。 多元线性回归预测代码涉及读取EXCLE表格，并设置训练数据集与测试数据集。评价模型的方法采用相关系数R2和均方根误差RMSE。