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区间预测 | MATLAB实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型

区间预测 | MATLAB实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型

目录

    • 区间预测 | MATLAB实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

效果一览

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基本介绍

1.Matlab实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型;
2.基于随机森林回归(QRF)分位数时间序列区间预测,Matlab代码,单变量输入模型,data为数据集,QRFNTS为主程序,其余为函数文件,无需运行;
3.评价指标包括:R2、MAE、MAPE、MSE和区间覆盖率和区间平均宽度百分比等,代码质量极高,方便学习和替换数据;

随机森林分位数回归是一种基于随机森林过程的学习方法,用于对时间序列进行预测。在时间序列区间预测中,RF可以用于预测一系列未来时间点的分位数,从而提供关于未来趋势的一些信息。具体来说,RF可以用于估计某个时间点的观测值在给定分位数水平下的概率分布。这个分布可以用来计算区间预测。RF的预测结果可以提供一些关于未来时间序列的不确定性信息,这对于决策者和风险管理者来说非常有用。在应用 RF进行时间序列区间预测时,需要首先选择合适的高斯过程模型,然后基于历史数据进行参数估计和模型训练。一旦模型训练完成,就可以用它来对时间序列进行预测和区间估计。需要注意的是,RF是一种复杂的学习方法,需要一定的数学和计算机技能才能进行有效的应用。此外,预测结果也受到历史数据的限制,因此在进行时间序列区间预测时需要谨慎选择样本数据,并且需要不断更新模型以反映新的数据和趋势。

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式1:私信博主,同等价值程序兑换;

  • 完整程序和数据下载方式2(资源处直接下载):MATLAB实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型

  • 完整程序和数据下载方式3(订阅《RF随机森林》专栏,数据订阅后私信我获取):MATLAB实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型,专栏外只能获取该程序。

%%  数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';%%  模型创建
alpha = 0.10;
net = fitrgp(p_train, t_train);%%  仿真测试%%  数据反归一化
L_sim1 = mapminmax('reverse', l_sim1, ps_output);
L_sim2 = mapminmax('reverse', l_sim2, ps_output);T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127931217
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127418340

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