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雷达卡
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
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在现代工业和科学研究中，多变量时间序列数据的准确预测扮演着极其重要的角色。随着传感器技术和数据采集技术的快速发展，越来越多的复杂系统能够实时产生大量多变量动态数据，例如工业设备监测、金融市场分析和环境气象预报等。多变量回归不仅需要预测未来的数值趋势，还需准确量化预测的不确定性，从而为决策提供区间估计支持。长短期记忆网络（LSTM）凭借其在捕获时间序列长时依赖关系上的优势，成为序列预测领域的重要工具。但LSTM的输出通常是点预测，难以直接给出可靠的预测区间。核密度估计（KDE）作为一种非参数概率密度估计方法，能够对数据的概率分布进行平滑估计，从而在模型预测后为结果构建置信区间提供统计支撑。
将LSTM与KDE结合，能够充分发挥两者优势：LSTM专注于捕获复杂的时序动态和多变量依赖结构，KDE则利用预测残差或模型输出的分布特性生成回归区间。这 ...
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