有48个预测值和对应实际值采用门控循环单元分位数回归进行区间预测的MATLAB代码置信区间为90%和95%评价指标为覆盖度和平均宽度

以下是使用门控循环单元分位数回归进行区间预测的MATLAB代码示例，其中包括计算90%和95%置信区间的覆盖度和平均宽度的评价指标：

% 计算置信区间的覆盖度和平均宽度

% 假设你已经有了48个预测值（predicted_values）和对应的48个实际值（actual_values）

% 设置置信水平
confidence_levels = [0.90, 0.95];

% 计算覆盖度和平均宽度
for i = 1:length(confidence_levels)
    confidence_level = confidence_levels(i);
    alpha = 1 - confidence_level;
    
    % 计算置信区间
    lower_bound = quantile(predicted_values, alpha/2);
    upper_bound = quantile(predicted_values, 1 - alpha/2);
    
    % 计算覆盖度
    coverage = mean((actual_values >= lower_bound) & (actual_values <= upper_bound));
    
    % 计算平均宽度
    width = mean(upper_bound - lower_bound);
    
    % 显示结果
    fprintf('置信区间 %d%% 的覆盖度: %.2f%%\n', confidence_level*100, coverage*100);
    fprintf('置信区间 %d%% 的平均宽度: %.4f\n', confidence_level*100, width);
end

在上述代码中，我们首先指定了所需的置信水平（confidence_levels），然后通过循环计算每个置信水平对应的置信区间。使用`quantile`函数可以方便地计算分位数。然后，我们计算覆盖度和平均宽度，并将结果打印出来。

请注意，这里假设已经有了预测值和实际值，并且它们存储在`predicted_values`和`actual_values`数组中。你需要将这些数组替换为你的实际数据。