MATLAB实现QRCNN卷积神经网络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）

主要内容：介绍了利用MATLAB实现QRCNN卷积神经网络来进行时间序列的数据分位数回归区间预测，涵盖从准备和预处理数据，搭建和训练模型，到最后的性能评估与预测区间的展示全过程。文中还提供了完整可执行的例子代码以及推荐使用的硬件环境，旨在通过这种方法捕获数据内在的变化趋势和变异性，适用于需要理解和预测时间序列数据变动幅度的应用情景，如金融市场波动和天气预报等。 适合人群：具备一定的MATLAB使用经验和基本的深度学习背景的学习者或专业人员。 使用场景及目标：对于涉及需要定量评估时间序列变化的不确定性，比如股票价格走势的估计或者是温度的趋势性预测等领域。本方法提供了量化分析预测区间的方式。 其他事项：未来可通过改变网络结构如加入 LSTM 层，精细调整参数或是引入更多样的数据增强手段来进一步改善预测效果；实施之前应注意确保所用的系列数据完整性，同时考虑使用带有GPU运算能力的工作站来优化复杂模型的学习效率。