MATLAB实现的基于最小二乘支持向量机的时间序列预测系统

资 源 简 介

本项目提供基于最小二乘支持向量机的回归预测算法实现，通过等式约束优化求解，支持多维特征输入和单输出预测。包含数据预处理、模型训练及超参数优化完整流程。

详 情 说 明

基于最小二乘支持向量机的时间序列预测系统

项目介绍

本项目实现了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的高效回归预测算法。通过对传统支持向量机的优化，将复杂的不等式约束转化为等式约束进行求解，显著提高了模型的计算效率。系统提供从数据预处理、模型训练、超参数优化到预测可视化的完整解决方案，特别适用于时间序列预测、趋势分析、数据拟合等多种应用场景。

功能特性

• 核心算法：实现最小二乘支持向量机回归模型，支持线性、多项式、径向基函数（RBF）等多种核函数
• 参数优化：采用交叉验证技术自动寻找最优的超参数组合（正则化参数、核函数参数等）
• 数据处理：包含完整的数据标准化预处理流程，确保模型训练稳定性
• 模型评估：提供均方误差（MSE）、决定系数（R²）、平均绝对误差（MAE）等多维度评估指标
• 结果可视化：生成训练集拟合曲线、测试集预测曲线、残差分布图等直观的可视化结果

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（N×M数值矩阵，N为样本数，M为特征数）和测试数据集（K×M数值矩阵）
2. 参数配置：设置核函数类型（线性/多项式/RBF）、正则化参数、核函数参数等
3. 模型训练：系统将自动进行数据预处理、模型训练和参数优化
4. 结果获取：获得测试集的预测结果（K×1向量）和模型评估指标，同时查看可视化分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统
• 推荐内存4GB以上，用于处理较大规模数据集

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据的导入与预处理、最小二乘支持向量机模型的初始化和训练、通过交叉验证进行超参数自动寻优、对测试数据集进行预测并输出结果，以及生成模型性能评估指标和预测结果的可视化图表。