MATLAB优化的最小二乘支持向量机时间序列预测系统

资 源 简 介

本项目实现优化的LS-SVM回归预测算法，内置多种核函数、自动超参数优化及训练分析功能，为时间序列预测提供高效MATLAB解决方案，提升建模精度与便捷性。

详 情 说 明

基于最小二乘支持向量机的时间序列预测系统优化版

项目介绍

本项目实现了一个基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的时间序列预测系统，采用最小二乘法解决支持向量机回归问题，有效降低了计算复杂度。系统内置多种核函数选择，提供自动超参数优化功能，支持完整的训练误差分析和预测性能可视化，适用于各类时间序列数据的回归预测任务。

功能特性

• 核心算法：实现原始LS-SVM回归预测算法，解决线性系统而非二次规划问题
• 核函数支持：内置线性核、多项式核、RBF核函数三种常用核函数
• 参数优化：提供自动超参数优化功能（正则化参数gamma、核参数sigma等）
• 数据分析：全面的训练误差分析和预测性能评估指标计算
• 数据预处理：内置数据归一化处理和预测结果反归一化功能
• 可视化展示：训练集拟合曲线、测试集预测曲线、残差分布图等多维度可视化

使用方法

1. 数据准备：准备N×M维训练数据矩阵（最后一列为目标变量）和K×M维测试数据矩阵
2. 参数设置：指定正则化参数gamma、核函数参数，选择核函数类型（线性/多项式/RBF）
3. 模型训练：系统自动进行数据归一化处理，训练LS-SVM模型
4. 预测分析：对测试数据进行预测，输出预测结果和性能指标
5. 结果查看：获得K×1维预测值、模型参数、性能指标（MSE、R²、MAE）及可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理大规模数据）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据读取与预处理、模型参数配置、LS-SVM算法执行、超参数自动优化、预测结果计算与反归一化处理，以及性能指标评估和可视化图表生成等完整预测流程。该文件整合了所有关键模块，提供从数据输入到结果输出的端到端解决方案。