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雷达卡
Python
实现基于
BiLSTM-KDE
双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）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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随着数据科学和人工智能技术的迅猛发展，时间序列数据和多变量数据在金融、气象、交通、能源等众多领域中得到广泛应用。准确预测这些多变量序列的未来值，不仅是提升业务效率的重要手段，更是风险管理和决策制定的基础。然而，传统的多变量回归方法往往只能提供单点预测，无法有效刻画预测的不确定性和分布特征，这使得预测结果在实际应用中存在较大风险。近年来，深度学习模型，尤其是基于循环神经网络的长短期记忆网络（LSTM）因其在捕获序列时序依赖性方面表现优异，成为时间序列预测的主流方法。但单纯依赖LSTM仍无法全面反映预测结果的概率分布信息。
双向长短期记忆网络（BiLSTM）通过在时间序列的正反两个方向同时捕捉特征，进一步增强了模型对序列依赖关系的建模能力，提升了预测的准确性。与此同时，核密度估计（KDE）作为一种非参数概率密度估计方法，能够无假设 ...
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