Matlab
实现Transformer-ABKDE
（Transformer
自适应带宽核密度估计）多变量回归区间预测的详细项目实例
项目背景介绍
Transformer-ABKDE（Transformer自适应带宽核密度估计）是一种结合了深度学习和传统核密度估计（KDE）方法的创新算法，应用于多变量回归区间预测任务。随着人工智能与机器学习的飞速发展，越来越多的领域开始采用基于深度学习的方法来提升预测的准确性与效率。特别是在金融、气象预测、供应链管理等领域，对多变量回归预测的需求日益增加，传统的回归方法在复杂数据环境下面临着较大的挑战。为了应对这一问题，Transformer-ABKDE结合了Transformer模型的自适应特性与核密度估计的精确度，使得模型能够在复杂的多变量数据环境下获得更高的预测精度，并提供可靠的区间预测结果。
在回归问题中，预测的结果不仅需要准确，还应考虑到结果的可信度和不确定性。传统的回归方法通常通过点估计来进行预测，这种方式容易忽视预测结果的区间信息，导致模型缺乏对于预测不确定性的量化。而Transformer-ABKDE通过引入核密度估计的方法，在捕捉数 ...