MATLAB多模型SVM时间序列预测工具

资 源 简 介

本MATLAB项目集成了多种支持向量机（SVM）模型，用于单步与多步时间序列预测。系统提供数据预处理、自动超参数优化和结果可视化功能，支持线性、多项式等多种核函数，适用于金融、气象等领域的序列数据分析。

详 情 说 明

基于多模型SVM的时间序列预测分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的集成化时间序列预测分析系统，核心采用支持向量机(SVM)回归算法，结合多种预测模型对比分析功能。系统实现了从数据预处理到模型评估的全流程时间序列预测解决方案，支持单步与多步预测任务，为用户提供灵活的模型配置和全面的性能评估工具。

功能特性

• 多模型支持：集成线性、多项式、RBF等多种核函数的SVM模型，并可扩展对比ARIMA、LSTM等传统时间序列模型
• 自适应预测：支持用户自定义单步预测与多步预测模式，满足不同预测需求
• 智能参数优化：采用网格搜索与交叉验证技术自动优化模型超参数，提升预测精度
• 数据预处理：内置时间序列滑窗数据重构技术，有效提取时序特征
• 全面评估体系：提供RMSE、MAE、MAPE等多维度性能指标，辅助模型选择决策
• 可视化分析：生成预测结果对比曲线（含置信区间）、超参数优化过程动态图表等直观可视化输出
• 灵活数据接口：支持.csv和.mat格式数据输入，可选择性引入外部特征变量增强预测能力

使用方法

数据准备

准备单变量时间序列数据文件（.csv或.mat格式），确保包含时间戳和数值列。可根据需要添加外部特征变量。

参数配置

在主程序中设置以下关键参数：

• 滑动窗口长度：决定模型观察的历史数据范围
• 预测步长：定义单步或多步预测模式
• 核函数类型：选择SVM模型的核函数（线性/多项式/RBF）
• 验证集比例：划分训练集与验证集的比例

运行系统

执行主程序文件启动预测分析流程，系统将自动完成：

1. 数据加载与预处理
2. 模型训练与参数优化
3. 预测计算与性能评估
4. 结果可视化与数据导出

结果获取

系统运行后生成：

• 预测值与真实值对比可视化图表
• 模型性能指标汇总表格
• 超参数优化过程动态图
• 可导出的预测结果数据文件（.mat/.csv格式）

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：

- Statistics and Machine Learning Toolbox - Deep Learning Toolbox（如需使用LSTM对比模型） - Financial Toolbox（如需使用ARIMA模型）

• 硬件建议：4GB以上内存，支持多核处理器以加速参数优化过程

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括数据读取与预处理模块、模型配置与训练引擎、参数优化算法实现、预测执行与结果生成组件。该文件通过模块化设计协调各功能单元协作，完成从数据输入到结果输出的完整预测分析管线，并提供用户交互接口用于参数设置和功能选择。