区间预测 | Matlab实现BP-KDE的BP神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测
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🔥 内容介绍
时序预测是数据挖掘和机器学习领域中的一个重要问题。在许多应用场景中，我们需要预测未来一段时间内的多个变量的取值。例如，在金融领域中，我们需要预测未来一段时间内股票价格、汇率、利率等多个变量的走势。在气象领域中，我们需要预测未来一段时间内的气温、湿度、降雨量等多个变量的变化。在这些应用场景中，准确的时序预测可以帮助我们做出更好的决策。
传统的时序预测方法主要基于统计模型，如ARIMA、VAR等。这些方法可以处理单变量或少量变量的时序预测问题，但是当需要预测多个变量时，这些方法的表现往往不太理想。因此，近年来，越来越多的研究者开始探索基于机器学习的多变量时序预测方法。
在这个领域中，BP神经网络是一种常用的方法。BP神经网络具有良好的非线性建模能力和适应性，可以处理多变量时序预测问题。但是，BP神经网络的训练过程需要大量的数据，并且容易陷入局部最优解。为了解决这些问题，研究者们提出了各种改进的BP神经网络算法，如RBF神经网络、ELM神经网络等。
除了改进BP神经网络算法，研究者们还探索了其他方法来提高多变量时序预测的准确性。其中一种方法是核密度估计（KDE）。KDE是一种非参数的概率密度估计方法，可以用来估计多变量数据的概率密度函数。通过将KDE与BP神经网络结合起来，可以得到一种新的多变量时序预测方法，称为核密度BP-KDE方法。
核密度BP-KDE方法的基本思想是：首先，利用KDE方法估计多变量时序数据的概率密度函数。然后，将估计的概率密度函数作为BP神经网络的输入，训练BP神经网络模型。最后，使用训练好的BP神经网络模型来预测未来一段时间内多个变量的取值。
核密度BP-KDE方法具有以下优点：
可以处理多变量时序预测问题，适用范围广。
通过KDE方法估计概率密度函数，可以充分利用数据的信息，提高预测的准确性。
通过BP神经网络模型，可以处理非线性关系，更好地拟合数据。
核密度BP-KDE方法不需要对数据进行预处理，可以直接使用原始数据进行预测。
核密度BP-KDE方法的实现过程如下：
收集多变量时序数据，并进行预处理。
利用KDE方法估计多变量时序数据的概率密度函数。
将估计的概率密度函数作为BP神经网络的输入，训练BP神经网络模型。
使用训练好的BP神经网络模型来预测未来一段时间内多个变量的取值。
对预测结果进行评估，并根据需要进行模型调整。
总之，核密度BP-KDE方法是一种有效的多变量时序预测方法。它结合了核密度估计和BP神经网络的优点，可以处理多变量时序预测问题，并提高预测的准确性。在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的参数和模型，以获得更好的预测效果。
📣 部分代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';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 = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。
[1] 刘怀奇.基于改进BP神经网络的煤矿井下排水泵故障诊断方法[J].电气传动自动化, 2023.
[2] 邹宸玮,么娆.基于机器视觉的超声相控阵缺陷检测研究[J].计算机科学, 2023, 50(11A):230200150-6.DOI:10.11896/jsjkx.230200150.
[3] 张岁霞,王亚勇,姜丹,等.基于BP神经网络的肝包虫CT图像的定量研究[J].北京生物医学工程, 2023.
