Matlab分位数随机森林多变量时间序列区间预测分析

此方法不仅能够预测时间序列的未来值，还能提供预测值的不确定性区间，即预测区间。该资源包含了实现QRF多变量时间序列区间预测的完整源码和相关数据集，可用于相关领域的学习、研究和实证分析。 详细说明： 1. 分位数随机森林（QRF）: 分位数随机森林是一种基于随机森林算法的扩展，能够处理回归问题中的不确定性，并生成预测值的置信区间。在时间序列预测中，QRF可以预测多个未来时间点的值以及这些值的置信区间，从而为决策提供更为丰富的信息。 2. 多变量时间序列区间预测: 多变量时间序列涉及多个变量的时间数据，预测时需要考虑变量之间的相关性和动态交互关系。通过区间预测，我们不仅得到一个点预测值，而是预测出一个包含真实值概率的区间，这对于风险管理、库存控制等应用尤为重要。 3. 预测评价指标: 在时间序列预测模型中，评价指标是衡量模型预测能力的重要工具。本资源中提到的评价指标包括： - R2（决定系数）：度量模型对数据的解释能力。 - MAE（平均绝对误差）：预测值与实际值之差的绝对值的平均数。 - MSE（均方误差）：预测值与实际值之差平方的平均数。 - MAPE（平均绝对百分比误差）：预测值与实际值之差绝对值与实际值之比的平均数。 - 区间覆盖率：预测区间内实际值出现的频率，反映预测区间对实际值的覆盖能力。 - 区间平均宽度百分比：预测区间的平均宽度占预测点的百分比，反映区间宽度的合理性。 4. Matlab源码及数据: 资源中的Matlab源码文件“QRFNTS.m”包含了整个QRF算法的实现细节，以及如何运用该算法进行多变量时间序列区间预测。此外，还包括用于评价预测结果的两个辅助函数“PICP.m”和“PIMWP.m”。“PICP.m”用于计算区间预测准确率（PICP），而“PIMWP.m”用于计算预测区间平均宽度百分比（PIMWP）。数据文件“data.xlsx”包含用于模型训练和预测的实际时间序列数据。 5. 应用场景: 本资源适用于金融分析、能源需求预测、天气预报、供应链管理等多个领域，尤其在需要考虑预测不确定性和风险评估的场合具有重要作用。 综上所述，本资源为研究者和实践者提供了一个强大的工具集，通过利用Matlab平台上的QRF算法，可以方便地进行多变量时间序列的区间预测，评估模型性能，并通过示例数据进行实践演练。"