基于MATLAB的SVM时序数据预测分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现支持向量机算法，提供时间序列数据的预测功能。系统包含数据预处理、模型训练、参数优化和结果可视化模块，适用于趋势分析与预测任务。

详 情 说 明

基于支持向量机（SVM）的时序数据预测分析系统

项目介绍

本项目是一个基于支持向量机回归（SVR）算法的时间序列预测分析系统。系统能够对输入的历史时间序列数据进行训练，建立高精度的预测模型，并对未来趋势进行准确预测。通过集成数据预处理、模型训练、参数优化和结果可视化等完整流程，该系统为时间序列分析提供了一个强大的工具平台，特别适用于线性及非线性预测场景。

功能特性

• 数据预处理：自动处理缺失值、数据标准化，支持多种时间戳格式
• 模型训练：基于支持向量机回归算法，建立稳健的预测模型
• 参数优化：采用交叉验证技术自动优化模型参数（惩罚参数C、核参数等）
• 多核函数支持：提供线性核、多项式核、径向基核（RBF）等多种核函数选择
• 预测分析：支持多步预测，可灵活设置预测步长
• 精度评估：提供均方误差（MSE）、决定系数（R²）等多种评估指标
• 结果可视化：生成历史数据拟合曲线与预测曲线的对比图表
• 优化建议：自动生成模型参数优化建议报告

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入数据：

- 历史时间序列数据（CSV格式或MATLAB矩阵格式） - 对应的时间戳序列（日期时间格式或数值序列）

1. 配置预测参数：

- 选择核函数类型（线性/多项式/径向基） - 设置惩罚参数C和核函数参数（可选自动优化） - 指定预测步长（需要预测的未来时间点数）

1. 运行预测系统：

- 系统将自动完成数据预处理、模型训练和预测分析 - 生成预测结果和评估报告

1. 查看输出结果：

- 训练完成的SVM预测模型 - 未来时间点的预测值序列 - 预测精度评估报告 - 结果可视化图表 - 模型参数优化建议

参数配置示例

% 设置核函数类型（'linear', 'poly', 'rbf'） kernel_type = 'rbf';

% 设置惩罚参数C（默认自动优化） C_value = 1.0;

% 设置预测步长 prediction_steps = 30;

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：

- Statistics and Machine Learning Toolbox - Parallel Computing Toolbox（可选，用于加速计算）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括数据加载与预处理、模型参数配置与优化、支持向量机回归模型的训练过程、未来数据的预测分析、预测精度的综合评估以及结果的可视化展示。该文件作为系统的主要入口，协调各个功能模块的协同工作，确保从数据输入到结果输出的完整处理链条高效运行。