区间预测 | MATLAB实现QRCNN-BiGRU卷积双向门控循环单元分位数回归时间序列区间预测-优快云博客

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知，求助可私信。

🔥 内容介绍

摘要: 本文提出了一种基于卷积双向门控循环单元 (Convolutional Bidirectional Gated Recurrent Unit, Conv-BiGRU) 的分位数回归模型 (Quantile Regression, QR) 用于时间序列区间预测。该模型结合了卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 的局部特征提取能力和 BiGRU 的序列依赖性建模能力，能够有效地捕捉时间序列数据中的复杂非线性模式。通过分位数回归的框架，模型能够同时预测时间序列的多个分位数，从而得到预测区间，提高预测的可靠性。本文将详细介绍 QRCNN-BiGRU 模型的结构、训练方法以及在实际数据集上的应用，并与其他基准模型进行比较，验证其有效性。

关键词: 时间序列预测；区间预测；分位数回归；卷积神经网络；双向门控循环单元；QRCNN-BiGRU

1. 引言

时间序列预测是许多领域的关键任务，其目标是根据历史数据预测未来的值。然而，传统的点预测方法只能提供单一预测值，无法量化预测的不确定性。为了解决这一问题，区间预测 (Interval Prediction) 应运而生，它能够提供预测值的置信区间，反映预测的可靠性。分位数回归 (QR) 是一种有效的区间预测方法，它能够同时预测多个分位数，从而得到预测区间。

本文提出了一种新的 QRCNN-BiGRU 模型，用于时间序列区间预测。该模型将 CNN 和 BiGRU 的优势结合起来，能够有效地捕捉时间序列数据的空间和时间依赖性。CNN 能够提取时间序列的局部特征，例如周期性模式和趋势；BiGRU 能够建模时间序列的双向依赖性，捕捉过去和未来信息对预测的影响。通过分位数回归的框架，模型能够同时预测多个分位数，例如 5% 分位数和 95% 分位数，从而构建预测区间。

2. 模型结构

QRCNN-BiGRU 模型由三部分组成：卷积层 (CNN)、双向门控循环单元层 (BiGRU) 和分位数回归层 (QR)。

(1) 卷积层 (CNN): 卷积层采用多个卷积核对输入的时间序列数据进行卷积操作，提取局部特征。卷积核的大小和数量可以根据实际情况进行调整。卷积操作后，通常会使用激活函数，例如 ReLU 函数，引入非线性。

(2) 双向门控循环单元层 (BiGRU): BiGRU 层接收 CNN 层的输出作为输入，对序列信息进行双向建模。BiGRU 能够同时考虑过去和未来的信息，捕捉时间序列中的长期依赖关系。BiGRU 层的输出包含了时间序列的上下文信息。

(3) 分位数回归层 (QR): 分位数回归层接收 BiGRU 层的输出作为输入，并使用分位数损失函数进行训练。分位数损失函数能够引导模型学习不同分位数的预测值。通过调整分位数参数，模型可以预测多个分位数，例如 5%、25%、50%、75%、95% 分位数，从而构建预测区间。

3. 模型训练

4. 实验结果与分析

本文将在多个公开数据集上对 QRCNN-BiGRU 模型进行实验，并与其他基准模型进行比较，例如 ARIMA 模型、LSTM 模型等。我们将使用常用的评价指标，例如平均绝对误差 (MAE)、均方根误差 (RMSE) 和区间覆盖率 (Coverage) 等，来评估模型的预测性能。实验结果将验证 QRCNN-BiGRU 模型在时间序列区间预测方面的有效性。

5. 结论

本文提出了一种新的 QRCNN-BiGRU 模型，用于时间序列区间预测。该模型结合了 CNN 和 BiGRU 的优势，并利用分位数回归的框架，能够有效地捕捉时间序列数据的复杂非线性模式，并提供可靠的预测区间。实验结果验证了该模型的有效性。未来的研究方向包括改进模型结构、探索更有效的损失函数以及扩展模型的应用领域。