MATLAB
实现基于
Ridge-RF-LSBoost
岭回归（
Ridge
）结合随机森林（
RF）和最小二乘提升（
LSBoost
）进行时间序列预测
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时间序列预测长期以来是工程领域、经济金融领域以及复杂系统分析中的核心课题，在数据密集和决策高频的现实环境中，其重要性愈发凸显。传统时间序列分析方法以线性模型为主，例如自回归模型、移动平均模型及其组合形式，这类模型在结构方面具有良好的可解释性，但面对高维、多源且非平稳的数据时往往表现出明显的局限性。一方面，现代实际问题中经常出现大量高度相关的输入变量，例如多个传感器在相近区域采集的温度、湿度、压力等，彼此间存在显著的多重共线性关系；另一方面，数据生成过程往往包含强烈的非线性和复杂的相互作用结构，单一线性模型难以充分捕捉这一信息，导致预测偏差增大，泛化能力不足。
在高维时间序列场景中，单一模型经常面临“欠拟合”和“过拟合”之间的两难。简单线性回归尽管具有稳定性和解释性，但当特征数量远大于样 ...