内容概要：本文档提供了一个用于股票技术分析的获利标签指标副图指标代码。该代码主要由多个部分组成，包括获利比例计算、市场趋势分析、买卖区间判断以及强势波段识别。通过计算当前价格的获利比例，并与前一日进行对比，使用不同颜色的线条表示不同的获利水平。同时，利用移动平均线（MA）来评估市场趋势，通过比较短期和长期均线的变化率，用彩色线条展示市场的涨跌情况。此外，还定义了买卖线，当买线高于卖线时显示蓝色，反之则为绿色。最后，通过一系列复杂公式计算出“紫色强势波段”，以判断当前是否处于强势市场。; 适合人群：对股票交易和技术分析有一定了解的投资者或分析师。; 使用场景及目标：①帮助投资者直观地了解股票的获利情况；②辅助判断市场趋势，识别买卖时机；③通过技术指标分析，提高投资决策的准确性。; 其他说明：此代码适用于支持同花顺或其他兼容技术分析软件平台，用户可以根据自身需求调整参数设置，以更好地适应不同的市场环境。

内容概要：本文档详细介绍了基于LSSVM（最小二乘支持向量机）和ABKDE（自适应带宽核密度估计）的多变量回归区间预测项目的实现过程。项目旨在通过结合LSSVM与ABKDE，提升回归模型在处理高维、非线性及含噪声数据时的表现。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及解决方案，重点阐述了LSSVM与ABKDE的工作原理及其结合后的模型架构。此外，文中提供了Python代码示例，包括数据预处理、模型训练、自适应带宽核密度估计的具体实现步骤，并展示了预测结果及效果评估。; 适合人群：具备一定机器学习和Python编程基础的研究人员和工程师，特别是对支持向量机和核密度估计感兴趣的从业者。; 使用场景及目标：①处理高维、非线性及含噪声数据的多变量回归问题；②提升LSSVM的回归性能，改善预测区间的准确性；③应用于金融预测、医疗诊断、环境监测、市场营销和工业工程等领域，提供更精确的决策支持。; 其他说明：项目不仅关注回归值的预测，还特别注重预测区间的确定，增强了模型的可靠性和可解释性。在面对复杂数据分布时，该方法通过自适应调整带宽，优化核密度估计，从而提高模型的预测精度和泛化能力。文档提供的代码示例有助于读者快速上手实践，并可根据具体需求进行扩展和优化。

内容概要：本文详细介绍了高斯过程回归（GPR）在时间序列区间预测中的应用。首先阐述了时间序列预测的重要性和挑战，特别是提供预测区间的必要性。接着深入讲解了GPR作为一种非参数化的贝叶斯方法的特点，强调其在处理小样本数据和复杂非线性关系方面的优势。文中通过具体的Python代码展示了如何使用Scikit-learn库实现GPR模型，包括数据准备、模型训练、预测以及结果可视化。特别关注了核函数的选择和超参数优化对模型性能的影响，并讨论了GPR在不同类型时间序列数据（如带有周期性、趋势性或突变点的数据）中的适应性和局限性。 适合人群：对机器学习尤其是时间序列分析感兴趣的科研人员、数据科学家和技术爱好者。 使用场景及目标：①理解和掌握GPR的基本原理及其在时间序列预测中的应用；②学会使用Python实现GPR模型并进行区间预测；③探索不同类型的核函数对预测效果的影响。 其他说明：虽然GPR在短中期预测中表现出色，但对于大规模数据集和长时间跨度的预测可能存在计算效率的问题。此外，合理的核函数选择对于提高预测精度至关重要。

内容概要：本文介绍了如何使用Matlab实现Transformer-ABKDE（Transformer自适应带宽核密度估计）进行多变量回归区间预测的详细项目实例。项目背景源于深度学习与传统核密度估计方法的结合，旨在提升多变量回归的预测精度、实现区间预测功能、增强模型适应性和鲁棒性，并拓展应用领域。项目面临的挑战包括数据噪声与异常值处理、模型复杂性与计算开销、区间预测准确性、模型泛化能力以及多变量数据处理。为解决这些问题，项目提出了自适应带宽机制、Transformer与核密度估计的结合、区间预测的实现、计算效率的提高及鲁棒性与稳定性的提升。模型架构包括Transformer编码器和自适应带宽核密度估计（ABKDE），并给出了详细的代码示例，包括数据预处理、Transformer编码器实现、自适应带宽核密度估计实现及效果预测图的绘制。; 适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉Matlab和机器学习算法的研发人员。; 使用场景及目标：①适用于金融风险预测、气象预测、供应链优化、医疗数据分析、智能交通系统等多个领域；②目标是提升多变量回归的预测精度，提供区间预测结果，增强模型的适应性和鲁棒性，拓展应用领域。; 其他说明：项目通过优化Transformer模型结构和结合自适应带宽核密度估计，减少了计算复杂度，提高了计算效率。代码示例展示了如何在Matlab中实现Transformer-ABKDE模型，并提供了详细的模型架构和技术细节，帮助用户理解和实践。

PLOT_CI 绘制置信区间和两个置信度之间的补丁间隔线。 X 是对应于水平轴的 nx1 向量。 Y 可以是 nx1、nx2 或 nx3 矩阵。 如果 Y 是 nx1 向量，则 PLOT_CI 只绘制主线。 如果 Y 是 nx2，则函数假设只有两个置信区间与补丁一起绘制封闭在它们之间。 如果 Y 是 nx3 的矩阵，则 PLOT_CI 绘制主线， 两条置信区间线，以及它们之间的补丁。 主线由矩阵 Y 的第一列指定，而置信度间隔由第 2 和第 3 列确定。 PLOT_CI(...,parameter1,value1,parameter2,value2,...) 允许设置主线、补丁和置信区间线的参数， 比如线型、线宽、颜色等。 该函数识别以下参数： '主线宽度' '主线样式' '主线颜色' '行宽' '线型' '线条颜色' '补丁颜色' 'PatchAlpha' '轴句柄' 'XScale'

在MATLAB环境中，区间计算是一种处理不确定性数据的重要方法，它涉及到数学、工程和科学领域的许多应用。"matlab区间计算包"就是专为这类计算设计的工具箱，它提供了丰富的函数和工具，使得用户能够在MATLAB中进行精确的区间分析。这个包的名字“intlab”可能就是这个工具箱的名称，暗示了它专注于“interval lab”或区间计算实验室。 区间数学是一种处理含有不确定性的数值的方法，它将每个数值视为一个包含所有可能值的区间，而不是一个精确的点。这在处理测量误差、计算误差或存在不确定性的模型时特别有用。MATLAB的intlab工具箱为这种计算提供了一系列的功能，包括： 1. **区间算术**：基本的加、减、乘、除等运算可以应用于区间对象，返回的结果是包含所有可能结果的区间。 2. **函数评估**：可以对任何定义良好的连续函数进行区间输入，并得到区间输出，这对于分析函数的不确定性非常有帮助。 3. **不等式求解**：intlab能够解决区间形式的不等式系统，这对于优化问题和系统分析是必要的。 4. **线性代数操作**：包括区间矩阵的乘法、逆、特征值、解线性方程组等，这些在工程和科学计算中非常常见。 5. **微积分和数值分析**：区间微积分可以帮助分析函数的导数和积分的不确定性，而区间牛顿法等数值方法则可以用于求解非线性方程和优化问题。 6. **控制理论应用**：区间分析在控制系统的设计和稳定性分析中扮演重要角色，intlab提供了相应的函数支持。 7. **图形可视化**：区间数据的可视化是理解其性质的关键，intlab可能包含绘制区间图和多维区间数据的函数。 8. **编程接口**：工具箱通常会提供与MATLAB主环境无缝集成的接口，允许用户在自己的MATLAB代码中方便地使用区间计算功能。 使用intlab，工程师和研究人员可以更准确地评估和量化不确定性，这对于建立鲁棒的模型、优化决策过程以及提高系统性能至关重要。通过学习和熟练掌握intlab工具箱，用户可以提升处理不确定性问题的能力，为实际问题找到更为稳健的解决方案。

用于二型模糊相关代码，包括降维，区间二型模糊运算，模糊控制等

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。

% function [y_lb,y_ub]=CI_reg(fun_name,a,b,k,K,Expansion) ％ 输入% fun_name 被调用的函数名% a 区间输入的下界向量% b 区间输入的上界向量%k CI展开的顺序%K 每个区间变量的扫描（验证）点% 切比雪夫多项式的扩展扩展类型-“完整”或“部分” ％ 输出y_lb响应下限％ % y_ub 响应上限 ％ 例子%[y_lb1,y_ub1]=CI_reg(@double_pendulum,[0.99 1.98]',[1.01 2.02]',4,10,'full');

MATLAB求解无穷区间定积分问题 源程序代码.zip