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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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简介：
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。

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  • 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MATLAB的VAR向量自回归时间序列区间预测（含完整源码及数据）
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    本资源提供基于MATLAB实现的VAR模型代码，用于进行时间序列的区间预测分析，并包含所需的数据集和完整源码。适合研究与学习使用。 MATLAB实现VAR向量自回归时间序列区间预测涉及使用Vector Autoregression（VAR）模型进行多元时间序列分析。这种模型能够对多个相互关联的变量的时间序列数据进行预测与深入研究。
     
  • 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）
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    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MATLAB的VAR向量自回归模型时间序列区间预测（含完整代码及数据）
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    本项目采用MATLAB实现VAR向量自回归模型的时间序列区间预测，并提供完整的代码和数据集，适用于经济数据分析与研究。 VAR（向量自回归）模型是多变量时间序列分析中的重要工具，在经济与金融领域应用广泛。它通过建立多个变量之间的动态关系来预测未来值，并研究这些变量间的相互依赖性。 在MATLAB中，实现VAR模型的一个关键文件可能是`VARTS.m`源代码文件。该文件可能包括以下步骤： 1. **数据加载**：从`Data_USEconModel.mat`文件读取时间序列数据，这通常包含多个经济指标如经济增长率、通货膨胀率和利率等。 2. **模型设定**：用户需定义VAR模型的阶数（即滞后期的数量），以平衡模型复杂性和解释性。信息准则（例如AIC或BIC）常用于选择合适的阶数。 3. **参数估计**：通过极大似然法或普通最小二乘法进行参数估计，MATLAB中的`varm`函数可用于此目的。 4. **稳定性检验**：确保模型的预测能力需要检查其稳定条件，包括病态根检验和谱密度图分析等方法。 5. **脉冲响应函数（IRF）**：描述一个冲击如何随时间影响其他变量，帮助理解系统内部动态交互关系。 6. **方差分解（Variance Decomposition）**：展示每个变量未来变化中自身历史与外部因素的影响比例。 7. **区间预测**：基于VAR模型进行的预测包括误差标准差估计，以提供置信区间的预测值范围。 8. **结果可视化**：可能涉及残差图、脉冲响应图表和方差分解图等，以便直观展示模型性能。 对于初学者而言，理解和运用这些步骤有助于掌握在MATLAB中实现VAR模型的方法。对资深分析师来说，则可用于验证现有模型或探索更复杂的结构，如加入外生变量或非线性效应的考虑。然而需要注意的是，VAR模型假设变量间存在线性关系；如果实际关系为非线性的，则需要转向状态空间模型（SSM）或其他非线性方法进行研究。
     
  • 基于高斯过程回归的Matlab多变量输入回归预测实现（含完整源码及数据）
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    本资源提供了一种利用高斯过程回归进行多变量输入回归预测的方法，并附有详细的MATLAB代码和相关数据集，便于研究与学习。适合机器学习和统计分析领域的学者使用。 Matlab实现基于高斯过程回归（GPR）的数据多变量输入回归预测（完整源码和数据） 1. 输入多个变量，输出单个变量； 2. 多指标评价，包括R²、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高； 3. 使用Excel数据，便于替换。 4. 运行环境为Matlab 2018及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的CNN-LSTM时间序列预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目利用MATLAB开发了一种结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的时间序列预测模型，并提供了完整的源代码和相关数据集，便于研究与实践。 MATLAB实现CNN-LSTM时间序列预测（完整源码和数据）。该方法使用卷积长短期记忆神经网络对单变量时间序列数据进行预测。运行环境要求为MATLAB 2020b及以上版本。
     
  • 基于MATLAB的CNN-BiLSTM时间序列预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB开发，结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)，致力于提升时间序列预测精度。提供详尽源代码及测试数据，便于学习研究。 在MATLAB 2020b及以上版本中实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络进行单变量时间序列预测。如果遇到程序乱码问题，请使用记事本打开并复制到文件中，然后运行主程序CNN_BiLSTMTS即可。
     
  • 基于MATLAB的CNN-GRU时间序列预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目利用MATLAB开发了一种结合卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)的时间序列预测模型，旨在提高短期预测精度。项目附有详细代码和实验数据，供学习参考。 使用MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元进行时间序列预测（包含完整源码和数据）。该程序适用于单变量时间序列数据的预测任务。如果遇到乱码问题，可能是由于版本不一致造成的，可以尝试用记事本打开并复制到你的文件中解决。运行环境要求MATLAB 2020b及以上版本，只需运行主程序即可开始使用。
     
  • 基于Matlab的CNN-BiGRU时间序列预测实现（含完整源码及数据）
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    本项目采用Matlab开发，结合卷积神经网络(CNN)与双向门控循环单元(BiGRU)，实现高效的时间序列预测。内附详尽代码和测试数据，适合科研学习使用。 1. 本项目使用Matlab实现CNN-BiGRU时间序列预测模型进行风电功率预测，并提供完整源码及数据集支持单输入单输出的时间序列预测。 2. 数据格式为Excel，便于用户替换与修改；适用于运行环境为matlab2023b及以上版本的系统。 3. 项目程序采用Matlab语言编写而成。 4. 程序设计特点包括参数化编程、可方便更改的参数设置以及清晰明了的代码结构和详细的注释说明，便于理解与二次开发。 5. 面向对象：适用于计算机科学、电子信息工程及数学等相关专业领域的大学生课程项目（如课程设计）、期末作业或毕业论文等学术研究需求。 6. 作者简介：一位在大公司担任资深算法工程师的专家，拥有8年Matlab和Python编程与仿真经验；擅长于智能优化算法、神经网络预测模型构建、信号处理技术及元胞自动机等领域内多种类型算法实验的设计与实现。如有更多关于仿真实验源码或数据集的需求，请通过私信等方式联系作者获取进一步帮助和支持。
     
  • 基于BiLSTM的时间序列预测（含MATLAB完整源码及数据）
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    本研究利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)进行时间序列预测，并提供详尽的MATLAB源代码与实验数据。适合深入学习和实践应用。 BiLSTM双向长短期记忆神经网络用于时间序列预测（MATLAB完整源码和数据）。该方法适用于单变量时间序列预测，并且需要在Matlab2018b及以上版本上运行。