Python
实现基于
BiLSTM-ABKDE-MHA
双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）结合自适应带宽核密度估计（
ABKDE
）融合多头注意力机制（
MHA）进行多变量回归区间预测的详细项目实例
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随着大数据和物联网的快速发展，多变量时序数据的预测和分析变得尤为重要。多变量回归区间预测不仅可以预测未来的数值趋势，还能给出预测值的不确定性范围，对金融、气象、交通、医疗等领域的决策支持发挥着关键作用。传统的回归模型多关注点估计，忽略了预测的不确定性，这使得在实际应用中难以有效评估风险。深度学习模型，特别是循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM），在时序数据建模方面表现出色，能够捕捉长期依赖信息。双向LSTM（BiLSTM）通过同时考虑过去和未来的信息，进一步提升了序列建模能力。
然而，单纯依赖神经网络预测往往难以准确估计不确定性。核密度估计（KDE）作为一种非参数概率密度估计方法，在估计数据分布及预测区间上表现优异，但其固定带宽的局限性导致估计灵活性不 ...