Python
实现基于
BiLSTM-ABKDE
双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）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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伴随着现代社会信息技术的飞速发展与大数据的广泛应用，越来越多的实际问题对多变量复杂数据的处理与预测提出了更高要求。在工业、金融、医疗、交通、能源等众多领域，多变量时间序列数据无处不在，它们具有高度的复杂性、相关性以及动态变化的特征。传统的点预测方法，虽然能够为决策者提供未来的某一个时刻的中心趋势预测，但忽略了数据本身的不确定性与波动性，很难全面反映真实情境中预测结果所蕴含的风险与不确定性。因此，对于多变量预测问题，仅仅依赖单点值预测已远远不能满足实际需求，建立能够反映预测区间的多变量回归区间预测方法已成为研究的重点方向。
在实际应用中，无论是金融市场的风险控制，还是医疗健康中对生理参数的趋势预判，以及工业过程中的设备维护预警，多变量数据不仅涉及大量的变量交互与时间动态特征，同 ...