MATLAB实现基于SVM的时间序列预测系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB环境中实现了基于支持向量机(SVM)的时间序列预测系统，支持数据预处理、特征工程、模型训练与性能评估。系统可自动优化超参数，适用于单变量或多变量序列的回归预测，并通过交叉验证提升模型鲁棒性。

详 情 说 明

基于支持向量机（SVM）的时间序列预测系统

项目介绍

本项目是一个基于支持向量回归（SVR）算法的时间序列预测系统。系统集成了完整的数据处理、模型训练和预测评估流程，适用于单变量或多变量时间序列的回归预测任务。通过核函数技术和自动超参数优化，系统能够有效捕捉时间序列的复杂模式，并提供未来时段的预测值及置信区间。

功能特性

• 数据兼容性强：支持CSV格式（含时间戳和数值列）和MATLAB的.mat格式数据文件输入
• 多元预测支持：可整合外部影响因素（如温度、湿度等多变量）进行联合预测
• 自动化流程：包含数据预处理、特征工程、模型训练与评估的完整自动化管道
• 智能超参数优化：通过交叉验证自动搜索最优超参数组合，提升模型泛化能力
• 全面评估体系：提供多种误差指标（RMSE、MAE）和可视化分析（历史拟合曲线+未来预测区间）

使用方法

1. 数据准备：将时间序列数据整理为CSV格式（时间戳列+数值列）或MATLAB .mat格式
2. 参数配置：在配置文件中设置预测步长、核函数类型、超参数搜索范围等参数
3. 运行预测：执行主程序启动训练预测流程
4. 结果获取：系统自动生成预测数值序列、误差指标、可视化图表和模型性能报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 内存：至少4GB（大型数据集建议8GB以上）
• 磁盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制单元，负责统筹调度整个预测流程。其主要功能包括：数据加载与格式校验、时间序列特征提取与滑窗处理、支持向量回归模型的初始化与超参数寻优、基于交叉验证的模型训练与预测执行、结果精度评估与可视化图表生成，以及最终的预测报告输出。该文件实现了从数据输入到结果输出的端到端自动化处理。