【LSSVM时序预测】基于最小支持向量机 LSSVM实现时序数据预测附matlab代码

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⛄ 内容介绍

基于最小支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LSSVM）可以用于时序数据预测，以下是一种可能的实现步骤：

1. 数据准备：将时序数据按照一定的时间顺序进行排序，并将数据集划分为训练集和测试集。
   
2. 特征提取：根据具体问题，选择合适的特征提取方法来将时序数据转化为特征向量。常用的特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换、自回归模型等。
   
3. 标签准备：将待预测的目标值作为标签，并与特征向量对应起来。
   
4. 参数选择：选择LSSVM模型中的参数，包括正则化参数、核函数类型和参数等。可以使用交叉验证等方法来选择最优的参数组合。
   
5. 模型训练：使用训练集数据和标签，利用LSSVM算法进行模型训练。LSSVM通过求解一组线性方程得到支持向量和相应的权重。
   
6. 模型预测：使用训练好的LSSVM模型对测试集数据进行预测。将测试集数据转化为特征向量，并利用模型计算出相应的预测值。
   
7. 模型评估：通过比较预测值与真实值之间的差异，使用适当的指标（如均方根误差、平均绝对误差等）来评估模型的性能。
   
8. 参数调优：根据模型评估结果，可以调整LSSVM模型中的参数，重新进行训练和预测，以提高预测精度。
   

通过以上步骤，基于LSSVM的时序数据预测模型可以对未来的数据进行预测。需要注意的是，LSSVM模型的性能和预测效果可能受到数据质量、特征提取方法和参数选择等因素的影响，因此在实际应用中需要进行适当的调试和优化。

⛄ 部分代码

% 初始化函数function Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no==1    Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;end% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no>1    for i=1:dim        ub_i=ub(i);        lb_i=lb(i);        Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;    endend

function fitness = fitnessfunclssvm(x, p_train, t_train)%% 定义适应度函数%% 得到优化参数gam = x(1);sig = x(2);%% 参数设置type = 'f';                  % 模型类型回归kernel= 'RBF_kernel';        % RBF 核函数proprecess = 'preprocess';   % 是否归一化%%  数据的参数num_size = length(t_train);indices = crossvalind('Kfold', num_size, 5);for i = 1 : 5        % 获取第i份数据的索引逻辑值    valid_data = (indices == i);        % 取反，获取第i份训练数据的索引逻辑值    train_data = ~valid_data;        % 1份测试，4份训练    pv_train = p_train(train_data,: );    tv_train = t_train(train_data,:);        pv_valid = p_train(valid_data,:);    tv_valid = t_train( valid_data,:);        % 创建网络    model = initlssvm(pv_train, tv_train, type, gam, sig, kernel, proprecess);    % 模型训练    model = trainlssvm(model);    % 预测    t_sim = simlssvm(model, pv_valid);    error(i)=sqrt(mse(t_sim - tv_valid));endfitness = mean(error);end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 何鹏,王雅琳,谢永芳,等.氧化铝返料成分时序预测的新型LSSVM参数优选[C]//第二十二届中国过程控制会议.0[2023-07-18].

[2] 刘云,易松.基于双参数最小二乘支持向量机(TPA-LSSVM)的风电时间序列预测模型的优化研究[J].北京化工大学学报：自然科学版, 2019, 46(2):6.DOI:CNKI:SUN:BJHY.0.2019-02-015.

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