时序预测 | MATLAB实现LSSVM最小二乘支持向量机时间序列预测未来

时序预测 | MATLAB实现LSSVM最小二乘支持向量机时间序列预测未来

预测效果

基本介绍

1.Matlab实现LSSVM时间序列预测未来(最小二乘支持向量机)；
2.运行环境Matlab2018及以上，data为数据集，单变量时间序列预测，运行主程序LSSVMTSF即可，其余为函数文件，无需运行；
3.递归预测未来数据，可以控制预测未来大小的数目，适合循环性、周期性数据预测；
4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MBE、MSE等评价指标。

程序设计

• 完整程序和数据下载方式私信博主回复：MATLAB实现LSSVM最小二乘支持向量机时间序列预测未来。

%%  参数设置
%% LSSVM参数设置
type       = 'f';                % 模型类型 回归
kernel     = 'RBF_kernel';       % RBF 核函数
proprecess = 'preprocess';       % 是否归一化

model = initlssvm(p_train, t_train, type, gam, sig, kernel, proprecess);

%% 训练模型
model = trainlssvm(model);

%% 模型预测
t_sim1 = simlssvm(model, p_train);
t_sim2 = simlssvm(model, p_test);

%%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1, ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2, ps_output);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/article/details/126072792?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/article/details/126044265?spm=1001.2014.3001.5502