区间预测：MATLAB实现LSTM神经网络进行分位数回归（多输入，单输出）

最新推荐文章于 2025-02-19 10:37:50 发布

PzBlockchain

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文章标签：神经网络 matlab lstm 机器学习-深度学习

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本文介绍如何使用MATLAB的深度学习工具箱，结合LSTM神经网络进行时间序列的分位数回归。通过多输入预测单个输出，模型利用LSTM捕捉时间依赖性，采用MAE损失函数和Adam优化器进行训练，为给定置信水平提供预测区间，从而增强预测准确性。

在时间序列预测和回归分析中，区间预测是一种有用的技术，它可以提供给定置信水平下的预测区间。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于LSTM（长短期记忆）神经网络的分位数回归模型，该模型接受多个输入并生成单个输出。我们将使用MATLAB的深度学习工具箱来构建和训练模型，并提供相应的源代码。

LSTM神经网络是一种适用于序列数据的强大模型，它可以捕捉时间依赖性和长期记忆。在本文中，我们将使用LSTM模型来预测时间序列数据的分位数，以获得更准确的区间预测。

首先，让我们导入MATLAB的深度学习工具箱，并准备我们的数据。假设我们有多个输入特征和一个目标变量，我们的目标是使用这些输入特征来预测目标变量在给定置信水平下的分位数。

% 导入深度学习工具箱
import matlab.io.*
import nnet.*

% 准备数据
% 假设我们有输入特征 X 和目标变量 Y
% X 是大小为 [n_samples, n_features] 的矩阵
% Y 是大小为 [n_samples, 1] 的向量

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