基于QRBiGRU双向门控循环单元的复杂时间序列预测模型研究——Matlab分位数回归与多图多指标评估模型优化案例。,Matlab实现基于QRBiGRU分位数回归双向门控循环单元的时间序列区间预测模型：
1.Matlab
实现基于QRBiGRU分位数回归双向门控循环单元的时间序列区间预测模型
2.多图输出、多指标输出(MAE、RMSE、MSE、R2)，多输入单输纯五度出，含不同置信区间图、概率密度图;
3.data为数据集，功率数据集，用过去一段时间的变量，预测目标，目标为最后一列，也可适用于负荷预测、风速预测;MainQRBiGRUTS为主程序，其余为函数文件。
BiGRU分位数预测得到不同置信区间下的风电功率结果如图所示。
可以看出，不同置信度条件下的预测区间与风电功率实际值的波动大致相同，表明本文的方法能够纯五度准确预测风电功率变化，此外在实际值变化剧烈的地方置信区间越宽，表明预测可信度变低，这也与实际情况相符合。
对比预测未来不同时间步的预测区间，预测的误差在增大。
根据BiGRU分位数预测未来90min后的结果，采用核密度估计，生成风电功率的概率密度曲线。
如图所示。
可以看到，风电功率实
