MATLAB实现基于PSO-LightGBM-ABKDE粒子群优化算法（PSO）结合轻量级梯度提升机（LightGBM）和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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多变量回归区间预测面向的是“数值预测结果带有不确定性表达”的建模任务，其核心并不只是给出单点预测值，而是同时输出上下界，从而描述目标变量在未来时刻或未知样本上的波动范围。该类任务在工业监测、能源管理、环境评估、交通流分析、设备健康诊断、金融风险评估等场景中具有极高实用价值，因为真实系统往往受多源扰动、测量噪声、工况切换、季节变化以及样本偏差等因素影响，单点回归结果即使误差较小，也无法完整反映风险程度。尤其在高维输入、多工况耦合、非线性强、样本分布不均衡的情况下，预测区间的可靠性通常比点预测精度更关键。区间过窄会导致覆盖不足，区间过宽会削弱决策可用性，因此区间预测本质上是在“准确性、稳定性、覆盖率、紧致性”之间寻找平衡。
在此背景下，PSO-LightG ...