基于SVM的多模型时间序列预测分析系统

资 源 简 介

该项目是一个专门利用MATLAB开发的综合性时间序列预测工具库，旨在利用支持向量回归（SVR）及其变体解决复杂的非线性预测问题。程序实现了多种时间序列预测架构，包括基础支持向量机模型以及融合了启发式搜索算法的复合模型，如基于遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)参数选优的SVM模型。系统具体功能包括：数据自动归一化处理以消除量纲影响，采用滑动窗口技术构建特征向量与标签，支持多步超前预测。在核心逻辑上，通过寻找最优超平面实现在高维空间中的线性拟合，并利用核函数处理非线性转换。项目不仅适用于标准的单变量预测，

详 情 说 明

基于支持向量机(SVM)的多模型时间序列预测分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的高性能时间序列预测分析平台。系统以支持向量回归（SVR）为核心算法，通过融合启发式群体智能优化算法（遗传算法GA和粒子群算法PSO），实现了对复杂非线性时间序列的高精度建模与预测。该系统不仅提供了标准化的预测流程，还建立了完善的参数寻优机制与性能评估体系，适用于电力负荷预测、金融趋势分析、环境监测等多种应用场景。

功能特性

1. 自动化数据预处理：内置滑动窗口技术，可自动将一维原始序列转换为适应监督学习的特征矩阵与标签向量。
2. 数据归一化流程：采用mapminmax算法对输入输出进行缩放，有效消除量纲差异，提升模型训练的收敛速度与稳定性。
3. 智能参数寻优：集成遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)，针对SVR的关键参数（惩罚因子C和核函数参数g）进行全自动搜索。
4. 交叉验证评估：在寻优过程中采用5折交叉验证（K-Fold Cross Validation），确保所选参数具有良好的泛化能力而非过拟合。
5. 综合评价体系：提供均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)以及决定系数(R2)四个维度的量化指标。
6. 深度可视化：生成包含预测对比曲线、误差频数分布直方图以及优化算法收敛曲线的综合分析图表。

系统要求

1. 运行环境：MATLAB R2018b 或更高版本。
2. 必备工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox（用于调用随机森林相关矩阵逻辑与fitrsvm底层支撑）。

核心实现逻辑

系统运行遵循以下标准化的预测分析流程：

1. 信号构造与准备：代码首先生成包含正弦信号、余弦信号、线性趋势项及随机噪声的复合仿真序列，模拟真实的复杂工业或金融数据。
2. 特征工程：利用滑动窗口技术，按照预设的窗口长度提取历史观测值作为输入特征，并将紧邻的下一个时间点作为预测标签。
3. 数据集划分：将构建好的特征样本按80%和20%的比例划分为训练集与测试集，确保模型评估的客观性。
4. 模型构建与优化：

- 基础模型：使用默认参数（BoxConstraint=1）构建标准SVR模型。 - GA优化模型：初始化种群后，通过选择、交叉、变异及精英保留策略，以5折交叉验证的MSE为适应度函数寻找最优参数对。 - PSO优化模型：模拟粒子在解空间内的运动，通过个体极值和全局极值的动态更新更新粒子的位置与速度，搜索全局最优超参数。

1. 多步预测与计算：将训练好的多个模型应用于测试集，并将预测结果通过归一化反转换映射回原始值域。
2. 结果汇总：对比不同模型在各项评估指标上的表现，并输出GA与PSO寻优得到的最佳参数。

关键函数与算法分析

1. 滑动窗口构造函数：

通过矩阵循环偏移逻辑，将一维向量转化为N路输入维度。例如，窗口设为10，则用前10个点的数据通过转置形成特征行，第11个点作为对应观测。

1. SVR适应度函数：

这是优化算法的核心，它将fitrsvm函数封装在5折交叉验证循环中。函数计算每一折在验证集上的平均误差，以多轮验证的平均MSE作为反馈给优化算法的“能量值”，从而衡量当前参数配置的优劣。

1. 遗传算法（GA）实现细节：

代码实现了基于实数编码的GA算法。包含随机种群初始化、基于线性插值的交叉算子、随机扰动变异算子，并特殊处理了“精英保留”，即确保每一代中最优秀的参数配置能直接进入下一代。

1. 粒子群算法（PSO）实现细节：

通过惯性权重w、认知学习因子c1和社会学习因子c2控制粒子的搜索轨迹。代码通过边界检查强制要求粒子始终在设定的参数搜索范围[lb, ub]内运动，确保生成的C和g具有实际物理意义。

1. 评价模块：

独立实现的指标计算逻辑，严格遵循统计学公式：MSE计算预测值的二阶离差，R2则反馈了预测模型对原始数据波动规律的解释程度。

使用方法

1. 在MATLAB中打开项目文件夹。
2. 直接运行主程序脚本。
3. 程序将依次在命令行显示“正在训练标准SVR”、“正在运行GA寻优”、“正在运行PSO寻优”的执行进度。
4. 运行结束后，系统会自动弹出包含三张子图的可视化窗口，并在命令行打印各模型的误差对比表格。
5. 用户可以根据需要修改脚本开头的window_size或optimize_flag等参数进行敏感性分析。