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⛄ 内容介绍
基于支持向量机（SVM）的时间序列测可以使用libsvm库来实现。libsvm是一个用于支持向量机的开源软件库，提供了一系列用于训练和预测的函数。
下面是基于libsvm实现时间序列预测的一般步骤：
- 数据准备：准备用于训练和测试的时间序列数据。确保数据包含输入特征和对应的目标输出。
- 特征工程：对时间序列数据进行特征工程，将其转换为机器学习算法可以处理的特征向量。常用的方法包括滑动窗口法、差分法等。
- 数据划分：将时间序列数据划分为训练集和测试集。通常，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。
- 模型训练：使用libsvm库中的函数来训练SVM模型。在训练过程中，需要设置SVM模型的参数，如核函数类型、惩罚项系数等。
- 模型预测：使用训练好的SVM模型对测试集进行预测。将测试集的特征向量输入到模型中，可以得到对应的预测结果。
- 评估性能：使用适当的性能指标（如均方根误差、平均绝对误差等）来评估模型的预测效果。
- 参数调优：根据模型的性能评估结果，可以调整SVM模型的参数，如核函数参数、惩罚项系数等，以提高预测性能。
⛄ 代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据（时间序列的单列数据）result = xlsread('数据集.xlsx');%% 数据分析num_samples = length(result); % 样本个数 kim = 15; % 延时步长（kim个历史数据作为自变量）zim = 1; % 跨zim个时间点进行预测%% 构造数据集for i = 1: num_samples - kim - zim + 1 res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)];end%% 划分训练集和测试集temp = 1: 1: 922;P_train = res(temp(1: 700), 1: 15)';T_train = res(temp(1: 700), 16)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(701: end), 1: 15)';T_test = res(temp(701: end), 16)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%% 转置以适应模型p_train = p_train'; p_test = p_test';t_train = t_train'; t_test = t_test';%% 创建模型c = 4.0; % 惩罚因子g = 0.8; % 径向基函数参数cmd = [' -t 2',' -c ',num2str(c),' -g ',num2str(g),' -s 3 -p 0.01'];model = svmtrain(t_train, p_train, cmd);%% 仿真预测[t_sim1, error_1] = svmpredict(t_train, p_train, model);[t_sim2, error_2] = svmpredict(t_test , p_test , model);%% 数据反归一化T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);%% 均方根误差error1 = sqrt(sum((T_sim1' - T_train).^2) ./ M);error2 = sqrt(sum((T_sim2' - T_test ).^2) ./ N);%% 绘图figureplot(1: M, T_train, 'r-', 1: M, T_sim1, 'b-', 'LineWidth', 1)legend('真实值', '预测值')xlabel('预测样本')ylabel('预测结果')string = {'训练集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error1)]};title(string)xlim([1, M])gridfigureplot(1: N, T_test, 'r-', 1: N, T_sim2, 'b-', 'LineWidth', 1)legend('真实值', '预测值')xlabel('预测样本')ylabel('预测结果')string = {'测试集预测结果对比'; ['RMSE=' num2str(error2)]};title(string)xlim([1, N])grid%% 相关指标计算% R2R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1')^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;R2 = 1 - norm(T_test - T_sim2')^2 / norm(T_test - mean(T_test ))^2;disp(['训练集数据的R2为：', num2str(R1)])disp(['测试集数据的R2为：', num2str(R2)])% MAEmae1 = sum(abs(T_sim1' - T_train)) ./ M ;mae2 = sum(abs(T_sim2' - T_test )) ./ N ;disp(['训练集数据的MAE为：', num2str(mae1)])disp(['测试集数据的MAE为：', num2str(mae2)])% MBEmbe1 = sum(T_sim1' - T_train) ./ M ;mbe2 = sum(T_sim2' - T_test ) ./ N ;disp(['训练集数据的MBE为：', num2str(mbe1)])disp(['测试集数据的MBE为：', num2str(mbe2)])%% 绘制散点图sz = 25;c = 'b';figurescatter(T_train, T_sim1, sz, c)hold onplot(xlim, ylim, '--k')xlabel('训练集真实值');ylabel('训练集预测值');xlim([min(T_train) max(T_train)])ylim([min(T_sim1) max(T_sim1)])title('训练集预测值 vs. 训练集真实值')figurescatter(T_test, T_sim2, sz, c)hold onplot(xlim, ylim, '--k')xlabel('测试集真实值');ylabel('测试集预测值');xlim([min(T_test) max(T_test)])ylim([min(T_sim2) max(T_sim2)])title('测试集预测值 vs. 测试集真实值')
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 曾鸣,林磊,程文明.基于LIBSVM和时间序列的区域货运量预测研究[J].计算机工程与应用, 2013, 49(21):6-10.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.1303-0342.
[2] 徐恺.基于支持向量机的股指时间序列预测[D].西南交通大学[2023-07-19].DOI:10.7666/d.y1573793.
[3] XIANG Changsheng,ZHOU Ziyingb,向昌盛,等.Pest multiple dimension time series forecasting based on SVM基于支持向量机的害虫多维时间序列预测*[J].计算机应用研究, 2010, 27(10):3694-3697.DOI:10.3969/j.issn.1001-3695.2010.10.023.
