西昌市规划建设局网站,seo网站内容优化有哪些,dede页码的调用 网站,太原手机网站建设区间预测 | MATLAB实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型 目录 区间预测 | MATLAB实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间…区间预测 | MATLAB实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型 目录 区间预测 | MATLAB实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型 2.基于随机森林回归QRF分位数时间序列区间预测Matlab代码单变量输入模型data为数据集QRFNTS为主程序其余为函数文件无需运行 3.评价指标包括R2、MAE、MAPE、MSE和区间覆盖率和区间平均宽度百分比等代码质量极高方便学习和替换数据 随机森林分位数回归是一种基于随机森林过程的学习方法用于对时间序列进行预测。在时间序列区间预测中RF可以用于预测一系列未来时间点的分位数从而提供关于未来趋势的一些信息。具体来说RF可以用于估计某个时间点的观测值在给定分位数水平下的概率分布。这个分布可以用来计算区间预测。RF的预测结果可以提供一些关于未来时间序列的不确定性信息这对于决策者和风险管理者来说非常有用。在应用 RF进行时间序列区间预测时需要首先选择合适的高斯过程模型然后基于历史数据进行参数估计和模型训练。一旦模型训练完成就可以用它来对时间序列进行预测和区间估计。需要注意的是RF是一种复杂的学习方法需要一定的数学和计算机技能才能进行有效的应用。此外预测结果也受到历史数据的限制因此在进行时间序列区间预测时需要谨慎选择样本数据并且需要不断更新模型以反映新的数据和趋势。 程序设计 完整程序和数据获取方式1私信博主同等价值程序兑换 完整程序和数据下载方式2(资源处直接下载)MATLAB实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型 完整程序和数据下载方式3(订阅《RF随机森林》专栏数据订阅后私信我获取)MATLAB实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型专栏外只能获取该程序。
%% 数据集分析
outdim 1; % 最后一列为输出
num_size 0.7; % 训练集占数据集比例
num_train_s round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度%% 划分训练集和测试集
P_train res(1: num_train_s, 1: f_);
T_train res(1: num_train_s, f_ 1: end);
M size(P_train, 2);P_test res(num_train_s 1: end, 1: f_);
T_test res(num_train_s 1: end, f_ 1: end);
N size(P_test, 2);%% 数据归一化
[p_train, ps_input] mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test mapminmax(apply, P_test, ps_input);[t_train, ps_output] mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test mapminmax(apply, T_test, ps_output);%% 转置以适应模型
p_train p_train; p_test p_test;
t_train t_train; t_test t_test;%% 模型创建
alpha 0.10;
net fitrgp(p_train, t_train);%% 仿真测试%% 数据反归一化
L_sim1 mapminmax(reverse, l_sim1, ps_output);
L_sim2 mapminmax(reverse, l_sim2, ps_output);T_sim1 mapminmax(reverse, t_sim1, ps_output);
T_sim2 mapminmax(reverse, t_sim2, ps_output);
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340
