QRBiLSTM模型：多输入单输出数据回归区间预测

该模型主要应用于风速、负荷和功率等时间序列数据的预测。文档提供了该模型的Matlab完整源码以及相关的数据文件，适用于Matlab 2018及以上版本。 分位数回归是一种统计方法，用于预测数据的分布特征，例如中位数或任意分位点，而不只是均值。这在处理具有不对称误差分布或可能存在的异常值时特别有用。 长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习长期依赖信息。LSTM通过引入门控机制解决了传统RNN的长期依赖问题，使得LSTM在处理时间序列数据时具有较好的性能。 双向长短期记忆网络（BiLSTM）是LSTM的一种变体，它可以同时学习数据的前向和后向上下文信息，提高了模型在序列建模任务上的表现。 QRBiLSTM结合了分位数回归和双向长短期记忆网络的优点，通过预测多个分位数来提供更丰富的数据信息，特别是在数据的尾部概率预测方面具有优势。这对于电力系统中风速、负荷和功率等不确定性的预测具有重要意义，可以为电网的调度和规划提供更准确的参考。 在本资源中，包含以下几个主要文件： 1. MainQRBiLSTM.m：这是主函数文件，用于设置和运行QRBiLSTM模型。它负责调用其他函数，处理数据输入输出，并执行模型训练和预测。 2. quanRegressionLayer.m：这是一个自定义的Matlab函数，实现了分位数回归层。通过自定义层可以对模型进行更细致的控制，以满足特定的预测需求。 3. PICP.m 和 PIMWP.m：这两个文件可能是用于评估模型性能的函数，其中PICP可能代表预测区间覆盖概率（Prediction Interval Coverage Probability），PIMWP可能是预测区间平均宽度（Mean Width of Prediction Intervals）的缩写。评估指标能够帮助判断模型预测的准确性以及预测区间的合理性。 4. data.xlsx：这是一个包含所需训练和测试数据的数据文件。数据文件格式是Excel表格，这使得数据的预处理、分析和导入变得简单方便。 本资源对研究者和工程师来说是一个宝贵的参考，特别是在处理时间序列数据和进行预测分析方面。通过应用QRBiLSTM模型，用户可以提高对复杂数据模式的预测能力，并在电力系统等领域获得更为精确的预测结果。"