MATLAB
实现QRCNN-BiLSTM
卷积双向长短期记忆神经网络分位数回归时间序列区间预测的详细项目实例
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在现代时间序列分析中，如何准确地进行未来数据的区间预测成为金融、气象、能源、医疗等多个关键行业亟需解决的核心问题。传统的点预测方法只能提供单一预测值，忽略了预测不确定性和波动范围，难以满足高风险或高精度需求。而分位数回归能够输出预测区间，不仅考虑到数据的中心趋势，还能反映出极端情况的可能性，在风险控制和策略制定中具有显著优势。为了进一步提升预测精度与模型适应性，卷积神经网络（
CNN）与双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）的结合展现出强大的特征提取与时序建模能力。
CNN擅长挖掘局部空间特征，适合处理复杂的模式变化，而
BiLSTM
在捕捉前向与后向时间依赖方面表现优异，可全面掌握时间序列的动态特征。
QRCNN-BiLSTM
网络将这两者融合，并引入分位数损失函数，使得模型在捕捉时序特征的同时，能够精确输出不同时段的置信区间。本项目基于
MATLAB
平台， ...