SVM支持向量机的时间序列预测

资 源 简 介

SVM支持向量机的时间序列预测

详 情 说 明

支持向量机(SVM)是一种强大的机器学习算法，在时间序列预测和分类任务中表现出色。本文主要介绍基于Matlab实现的SVM算法及其在时间序列分析中的应用。

SVM算法通过寻找最优超平面来实现分类或回归。在时间序列分析中，我们通常需要处理两类核心问题：分类和回归预测。分类算法用于判断时间序列数据的类别归属，回归算法则用于预测时间序列的未来值。

在分类任务中，主要实现了两种经典SVM分类算法： C-SVC分类器：通过惩罚参数C控制分类边界的严格程度，适合大多数分类场景 Nu-SVC分类器：使用nu参数控制支持向量的比例，在类别不平衡时表现更好

对于回归预测任务，同样实现了两种常用方法： Epsilon-SVR回归：通过epsilon参数控制回归精度，适合对预测精度要求不高的场景 Nu-SVR回归：使用nu参数控制支持向量的数量，在数据量较大时计算效率更高

此外，代码还包含One-Class支持向量机实现，这是一种无监督学习方法，特别适用于异常检测场景。它通过建立数据边界来识别偏离正常模式的时间序列数据。

这些实现都经过调试和优化，代码结构清晰，非常适合初学者学习SVM在时间序列分析中的应用。通过调整不同的核函数和参数，可以灵活应对各种时间序列数据的分析需求。