DNN-KDE深度神经网络结合核密度估计多置信区间多变量回归区间预测（Matlab完整源码和数据）

1.Matlab实现DNN-KDE深度神经网络结合核密度估计多置信区间多变量回归区间预测； 2.多变量单输出，包括点预测+概率预测曲线+核密度估计曲线，MatlabR2021a及以上版本运行，提供多种置信区间！评价指标包括R2、MAE、RMSE、MAPE、区间覆盖率picp、区间平均宽度百分比pinaw等。 3.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白，直接运行main文件一键出图。 4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象：大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 6.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。