基于高斯过程回归(GPR)时间序列区间预测，matlab代码，单变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和区间覆盖率和区间平均宽度百分比等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

针对高风险背景下的混沌时间序列区间预测问题,首次将回声状态网络与一致性预测框架相结合,提出基于两者的混沌时间序列区间预测算法.该算法将回声状态网络的拟合能力与一致性预测区间的可靠性相结合,使得最终的预测区间包含被预测值的频率或概率可以被显著性水平参数所控制,即预测区间具有极高的可信度.同时,由于使用岭回归学习回声状态网络的输出权重,使得算法在学习阶段对样本的留一交叉估计可以被快速地计算,极大地缩短了一致性预测的学习时间.理论分析表明,所提出算法的时间复杂度等价于原始回声状态网络算法的时间复杂度,即算法具有较快的计算速度.实验表明,所提出算法能够较精确地控制预测的错误率,对噪声具有鲁棒性,且预测区间比基于高斯过程的预测区间更加准确地刻画了被预测值的波动范围.

基于PSO-KELM的卫星参数区间预测代码 matlab版，使用粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)和核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine，KELM)算法相结合的卫星参数区间预测模型。

论文资源，粒子群优化神经网络的预测模型。

区间预测模型 (IPM) 提供了影响随机过程的不确定性的区间值表征。 由于情景理论，优化预测器的可靠性（未来样本将落在预测范围之外的概率）正式有界

应用灰色关联度分析方法确定了与待预测状态量关联度较高的因素，并利用熵理论建立了具有客观权重的组合预测模型。预测区间可有效量化由不确定因素引起的油中溶解气体浓度波动，应用比例系数法和粒子群优化算法建立了一定置信水平下油中溶解气体浓度的区间预测模型，且不受传统区间预测方法中必须服从正态分布的限制。实例结果验证了所提模型的有效性。

针对电网负荷预测时点预测误差相对较大的问题，本文提出一种模糊信息粒化支撑向量机的负荷预测方法。该方法采用支撑向量机为短期负荷预测的基本算法，结合了模糊信息粒化模型，通过三角型隶属函数对选定时间窗口的历史数据进行粒化，得到该时间窗口内数据变化的最小、平均和最大值，进一步结合支撑向量机进行训练与预测，实现了电网负荷的点预测和区间预测。以西安地区日负荷历史数据为例进行了算例分析，结果表明：本文提出的方法在进行点预测时精度高，平均误差为2.24%；能够对一定时间范围内的负荷变化情况和变化趋势进行预测，负荷数据真值全部落在所得的预测区间内。本文提出的方法对电网调度计划安排工作有一定意义。

传统单变量灰色预测模型的指数结构形式制约了其对小样本振荡序列的模拟与预测能力, 对此, 通过包络线将振荡序列拓展为具有明确上界与下界的区间灰数序列, 还原影响因素不确定性条件下振荡序列的区间灰数形式; 在此基础上, 利用区间灰数建模方法实现对振荡序列取值范围的模拟与预测. 应用该方法较好地模拟了具有振荡特征的重庆市空气质量指数(AQI) 的变化规律, 所得研究成果为小样本振荡序列的模拟与预测提供了一种新的分析方法与建模手段.

基于DEA-BP神经网络的效率置信区间预测模型研究.pdf

针对点预测类方法无法消除预测误差的不足，文中提出一种光伏发电功率短期预测方法。该方法采用极端学习机为光伏发电功率预测的回归预测方法，并结合三角形隶属函数模糊信息粒化的思路，将一定时间窗口的光伏发电功率历史数据进行模糊粒化。粒化后的窗口内历史数据包含功率变化值的最小值、最大值和平均值，形成了新的训练集，进一步对训练集采用极端学习机算法进行训练与预测，实现了光伏发电功率的区间预测。以某地区的光伏发电功率历史数据为算例进行了验证，结果表明：本文提出的方法可以预测光伏发电功率的波动范围，光伏发电功率真值全部包含在所预测的区间范围内。该方法对包含光伏新能源发电的电网调度计划具有工程实践意义。