Python
实现基于
LSTM-KDE
长短期记忆网络（
LSTM
）结合核密度估计（
KDE）进行多变量回归区间预测的详细项目实例
项目背景介绍
在能源负荷、工业生产、交通流量、金融风险、环境监测和设备健康管理等场景中，预测对象通常受到多个时间变化因素共同影响。例如电力负荷会同时受到历史负荷、温度、湿度、节假日状态和电价等变量影响，工业设备状态会受到振动、温度、压力、转速和工作模式影响。这类数据具有明显的时间依赖性、非线性、周期性、趋势性、异方差性和随机扰动特征。传统线性回归能够描述变量之间的线性关系，但难以准确表达复杂的动态关联；普通机器学习方法虽然能够拟合非线性映射，却经常忽略时间顺序和长期依赖关系。长短期记忆网络通过门控结构保留重要历史信息，为多变量时间序列回归提供了更合适的建模工具。
单一数值预测只能给出未来时刻的中心估计，无法直接说明预测结果可能产生多大范围的波动。实际决策通常不只关心预测均值，还需要理解预测结果的不确定性。例如电网调度需要知道未来负荷是否可能突破容量上限，仓储管理需要估计需求量的高概率变化范围，设备维护需要识别健康指标进入危险区间的可能性。区间预测能够给 ...