深度残差网络和分位数回归结合进行区间预测

深度残差网络（Deep Residual Network, ResNet）是一种深度学习模型，它通过残差学习的方式来解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸等问题，提高了模型的训练效率和性能。

而分位数回归（Quantile Regression）是一种回归分析方法，它可以在不同的置信水平下预测目标变量的分位数，从而提供更加全面和准确的预测结果。

将深度残差网络和分位数回归结合起来进行区间预测，可以充分利用深度学习模型的强大表达能力和分位数回归方法的精确性，提高区间预测的准确性和可靠性。具体来说，可以使用深度残差网络来提取特征，然后将特征输入到分位数回归模型中进行预测，得到不同置信水平下的预测区间，从而提高预测结果的可信度。