MATLAB
实现基于
TCN-ABKDE
时间卷积神经网络（
TCN）结合自适应带宽核密度估计（
ABKDE
）进行多变量回归区间预测的详细项目实例
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在当今数据驱动的时代，准确预测时间序列数据的未来趋势在金融、气象、能源、医疗等多个领域均具有重要意义。传统的时间序列预测方法往往专注于点预测，忽视了对预测结果不确定性的量化，而区间预测能够提供预测区间，帮助决策者了解结果的可信度及风险范围。近年来，深度学习技术的飞速发展为时间序列分析带来了突破性的进展，其中时间卷积神经网络（Temporal Convolutional Network, TCN）因其在捕捉长序列依赖关系上的优势，成为序列预测领域的热门模型。与此同时，核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）作为非参数统计中的重要工具，能够有效估计数据的概率分布。自适应带宽核密度估计（Adaptive Bandwidth KDE, ABKDE）则通过动态调整核函数的带宽，提升了概率密度估计的精 ...