区间预测 | MATLAB实现基于QRF随机森林分位数回归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

1
2
3
4

基本介绍

1.Matlab实现基于QRF随机森林分位数回归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(功率数据集),QRFTS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时间序列区间预测模型

%%  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

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/11953.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Dooring-Saas低代码技术详解

hello, 大家好, 我是徐小夕, 今天和大家分享一下基于 H5-Dooring零代码 开发的全新零代码搭建平台 Dooring-Saas 的技术架构和设计实现思路. 背景介绍 3年前我上线了第一版自研零代码引擎 H5-Dooring, 至今已迭代了 300 多个版本, 主要目的是快速且批量化的生产业务/营销过程中…

empty module导致的lvs问题

write_verilog时-exclude empty_modules即可 这里也分享一下ICC2 write lvs netlist的命令 write_verilog -exclude {scalar_wire_declarations leaf_module_declarations empty_modules well_tap_cells filler_cells supply_statements} -hierarchy all -force_no_referenc…

django的ORM模板的fake更新

django存量数据表的migraions记录丢失,若要更新表结构,则需用到fake,否则报错: 解决步骤如下: 1)同步存量表结构,生成伪表 --fake sudo python3 manage.py makemigrations appname sudo pyt…

windows下面的python配置

安装包选择exe后缀的 链接:https://pan.baidu.com/s/1sTzQdHMqI4KZwyJHl79Q3w 提取码:1111 PIP安装脚本 python版本pip安装脚本下载地址n3.6https://bootstrap.pypa.io/pip/3.6/get-pip.py3.7及以上https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py 控制面板新…

在react项目中如何引入国际化

原文合集地址如下,有需要的朋友可以关注 本文地址 合集地址 react-i18next 在 React 项目中引入国际化(Internationalization,简称 i18n)可以使用第三方库来实现。其中,最常用且流行的国际化库是 react-i18next&am…

手风琴案例(jQuery)

案例效果 代码实现 jQuery代码(两种方法) 方法一:hover版 $(function () {$(".king li").hover(function() {$(this).addClass("current").siblings().removeClass("current");}, function() {$(".king…

单机部署NGINX

​ 1、找到合适的nginx资源包,可以去官网下载 这里用的是 nginx-1.24.0.tar.gz 2、上传下载下来的nginx软件包,并解压 tar zxvf nginx-1.24.0.tar.gz cd nginx-1.24.0/ 3、安装nginx 编译 ./configure --prefix/usr/local/nginx --with-http_ssl…

哈希表的简单模拟实现

文章目录 底层结构哈希冲突闭散列定义哈希节点定义哈希表**哈希表什么情况下进行扩容?如何扩容?**Insert()函数Find()函数二次探测HashFunc()仿函数Erase()函数全部的代码 开散列定义哈希节点定义哈希表Insert()函数Find()函数Erase()函数总代码 初识哈希…

UG\NX二次开发 获取2D制图视图中可见的对象,并获取类型

文章作者:里海 来源网站:https://blog.csdn.net/WangPaiFeiXingYuan 简介: 使用UF_VIEW_ask_visible_objects获取2D制图视图中可见的对象,并获取类型。 下面是将一个六面体以不同的视图投影,获取视图对象和类型的效果。 效果: 1个部件事例,1个体,4条边 1个部件事…

springboot创建并配置环境(一) - 创建环境

文章目录 一、介绍二、启动环境Environment的分析三、进入源码四、创建环境1. 如何确定应用类型2. 测试 一、介绍 在springboot的启动流程中,启动环境Environment是可以说是除了应用上下文ApplicationContext之外最重要的一个组件了,而且启动环境为应用…

MySQL主从复制

1.理解MySQL主从复制原理。 1.1MySQL支持的复制类型 MySQL支持以下几种常见的复制类型: 基于语句的复制(Statement-based Replication,SBR):基于语句的复制是MySQL最早支持的复制方式,它通过复制和执行S…

语义分割训练报UDA error: an illegal memory access was encountered

报错信息如下: terminate called after throwing an instance of ‘c10::Error’ what(): CUDA error: an illegal memory access was encountered Exception raised from create_event_internal at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1603729128610/work/c10/cuda/CUDA…

CSS3 实现边框圆角渐变色渐变文字效果

.boder-txt {width: 80px;height: 30px; line-height: 30px;padding: 5px;text-align: center;border-radius: 10px;border: 6rpx solid transparent;background-clip: padding-box, border-box;background-origin: padding-box, border-box;/*第一个linear-gradient表示内填充…

每日一题7.28 209

209. 长度最小的子数组 给定一个含有 n 个正整数的数组和一个正整数 target 。 找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl1, ..., numsr-1, numsr] ,并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组,返回 0 。 本题应该是用前缀…

分布式锁面试专题

推荐看的一些文章 1 分布式锁 2 强推: 怎样实现redis分布式锁? 关于分布式锁的选用问题 与大多数工具一样,分布式锁的选择需要根据业务场景确定。 比如在注重性能的场景,比如使用分布式锁 直接使用单机版但是能保证主从复制性质…

C++动态内存管理

目录 C语言中的动态内存管理C动态内存管理动态管理内置类型动态管理自定义类型 new和delete的实现原理operator new和operator delete函数new和delete对内置类型的实现原理new和delete对自定义类型的实现原理 malloc/free和new/delete区别 C语言中的动态内存管理 之前学习了C语…

Nginx系列之 一 负载均衡

目录 一、Nginx概述 1.1 负载均衡概述 1.2 负载均衡的作用 1.3 四/七层负载均衡 1.3.1 网络模型简介 1.3.2 四层和七层负载均衡对比 1.3.3 Nginx七层负载均衡实现 1.4 Nginx负载均衡配置 1.5 Nginx负载均衡状态 1.6 Nginx负载均衡策略 二、负载均衡实战 2.1 测试服…

算法通关村第一关——链表白银挑战笔记

文章目录 两个链表的第一个重合节点判断回文链表 两个链表的第一个重合节点 同LeetCode 160.相交链表 解法一:Hash和Set(集合),此处用Set合适。 把其中一个链表的所有节点引用放入set,再从头遍历另一个链表第一次重合的地方就是答…

Android性能优化之SharedPreference卡顿优化

下面的源码都是基于Android api 31 1、SharedPreference使用 val sharePref getPreferences(Context.MODE_PRIVATE) with(sharePref.edit()) { putBoolean("isLogin", true)putInt("age", 18)apply() } val isLogin sharePref.getBoolean("isLogi…

windows环境下docker数据迁移到其他盘

docker安装在C盘,使用一段时间后,C盘爆满。因此想把C盘中的数据迁移到其他盘,以释放C盘空间。分为以下步骤: 1、启动docker软件,打开PowerShell并切换到Docker Compose配置文件的目录。 Docker Compose配置文件的目录…