时间序列预测的svm

资 源 简 介

时间序列预测的svm

详 情 说 明

支持向量机（SVM）在时间序列预测中的应用是一种强大的机器学习方法，特别适用于非线性、小样本和高维数据的预测问题。在MATLAB环境下，可以利用SVM构建多种时间序列预测模型，如单变量预测、多变量预测以及结合滑动窗口技术的动态预测模型。

SVM通过核函数（如RBF、线性核、多项式核）将数据映射到高维空间，从而找到一个最优超平面来拟合时间序列数据的趋势和周期性。对于时间序列数据，关键在于特征工程的构建，比如滞后变量（lag features）的引入，将历史数据作为输入特征来预测未来值。

MATLAB提供了fitrsvm等函数用于回归型SVM训练，可以灵活调节参数（如惩罚系数C、核函数参数）以优化预测效果。同时，SVM可与ARIMA、LSTM等模型结合，形成混合预测框架，提升长期预测的鲁棒性。