Matlab
实现BP-KDE
神经网络核密度估计多置信区间多变量回归区间预测的详细项目实例
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在过去的几十年里，机器学习和深度学习技术的飞速发展已经在多个领域取得了显著成效，其中包括金融、医疗、智能制造、物联网等领域。为了能够在复杂的非线性系统中进行高效的预测和建模，神经网络（尤其是多层感知机，BP神经网络）逐渐成为了一个重要的工具。然而，传统的神经网络回归方法虽然能较好地拟合数据，但在面对复杂、高维数据的预测时，常常存在着预测结果的不确定性。因此，为了有效处理这些不确定性问题，近年来结合神经网络和核密度估计（KDE）的方法得到了广泛的关注。
核密度估计（KDE）是一种非参数的概率密度估计方法，通过计算样本点的核函数平滑估计来逼近数据的真实分布。在神经网络中引入KDE方法的核心目的是增强模型的预测区间和不确定性建模能力，尤其在回归任务中，能够提供多置信区间（uncertainty bounds），为用户提供更多关于预测结果的可靠性信息。
BP-KDE神经网络多变量回归区间 ...