区间预测 | Matlab实现的集成双向长短期记忆网络自适应带宽核密度BiLSTM-Adaboost-ABKDE估计多变量回归区间预测

% 设置参数
numLSTM = 3; % LSTM模型数量
numBoost = 5; % Adaboost迭代次数

% 加载数据
load(‘data.mat’); % 替换为您的数据文件

% 数据预处理
% …

% 初始化LSTM模型
lstmModels = cell(numLSTM, 1);
for i = 1:numLSTM
lstmModels{i} = trainLSTMModel(data); % 使用您的LSTM模型训练函数
end

% 初始化Adaboost权重
weights = ones(size(data, 1), 1) / size(data, 1);

% 迭代训练Adaboost
for t = 1:numBoost
% 训练ABKDE模型
abkdeModel = trainABKDEModel(data, weights); % 使用您的ABKDE模型训练函数

% 根据ABKDE模型预测区间
interval = predictABKDEModel(abkdeModel, data); % 使用您的ABKDE模型预测函数

% 更新权重
errors = abs(interval - target); % 计算预测误差
weights = weights .* exp(errors); % 根据误差更新权重

% 归一化权重
weights = weights / sum(weights);

end

% 使用集成模型进行预测
ensemblePrediction = zeros(size(data, 1), 1);
for i = 1:numLSTM
lstmPrediction = predictLSTMModel(lstmModels{i}, data); % 使用您的LSTM模型预测函数
ensemblePrediction = ensemblePrediction + lstmPrediction;
end
ensemblePrediction = ensemblePrediction / numLSTM;

% 显示结果