Matlab
实现ARIMA-KDE
的时间序列结合核密度估计区间预测的详细项目实例
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时间序列预测是数据科学中一个非常重要的领域，广泛应用于金融、经济、气象预测、工业生产等多个领域。ARIMA（AutoRegressive Integrated Moving Average）模型作为一种经典的时间序列预测方法，在实践中取得了广泛应用。ARIMA模型
通过对时间序列数据的自回归成分、差分成分和移动平均成分进行建模，有效地捕捉了时间序列中的时间依赖性。然而，ARIMA模型在面对数据分布不均或存在非线性趋势时，仍然存在一定的局限性。为了更好地解决这些问题，结合核密度估计（KDE）对时间序列的预测区间进行优化，从而提升预测的准确性和可靠性，成为了当前研究的热点。
核密度估计（KDE）是一种非参数方法，通过对数据点进行平滑，估计数据的概率密度函数。KDE能够有效地捕捉数据中的复杂分布，避免了传统方法对数据分布假设的过度依赖。通过在ARIMA模型的基础上结合KDE，能够在不依赖于数据 ...