MATLAB实现QGPR高斯过程分位数回归时间序列区间预测（包含详细的完整的程序和数据）

内容概要：本文详细介绍了如何使用MATLAB进行QGPR（高斯过程分位数回归）模型的时间序列区间预测的实现过程。其中包括了自动生成数据集、实现高斯过程分位数回归的具体步骤、计算多个分位数，并展示结果以辅助理解其强大的灵活性和应用范围。文章最后提出了未来可以考虑的发展与优化方向。 适用人群：具有一定MATLAB编程经验和数据分析背景的研发员、机器学习爱好者以及致力于高级预测模型应用的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要进行带有不确定性和置信区间的多步预测的情景，尤其是当对数据分布情况不完全清楚时的复杂数据环境。目标是为了更好地理解和实现一种新的时间序列建模技巧，提高预测的可靠性。 其他说明：此项目的源代码详尽展示了高斯过程分位数回归的全部实施细节和技术关键点，旨在帮助研究者加深对该方法的理解并掌握其实现过程。此外文中还指出了今后改进的方向以及可能的应用前景。