10折交叉验证并使用MATLAB PSO-SVR预测时间序列
时间: 2023-12-25 12:07:03 浏览: 144
时间序列预测matlab程序
4星 · 用户满意度95%
如果您要使用10折交叉验证并使用MATLAB的PSO-SVR算法进行时间序列预测,您可以按照以下步骤操作:
1. 加载时间序列数据:
```
load data.mat
```
其中,data.mat为您的时间序列数据文件。
2. 将时间序列数据集分为10个子集:
```
cv = cvpartition(length(data),'KFold',10);
```
3. 对每个子集进行训练和测试:
```
for i = 1:cv.NumTestSets
trIdx = cv.training(i);
teIdx = cv.test(i);
% 训练数据
Xtrain = data(trIdx,:);
% 测试数据
Xtest = data(teIdx,:);
% 使用PSO-SVR算法进行训练
options = optimoptions('particleswarm','SwarmSize',50,'MaxIterations',100);
svmmodel = fitrsvm(Xtrain(:,1:end-1),Xtrain(:,end),'KernelFunction','rbf','OptimizeHyperparameters','auto',...
'HyperparameterOptimizationOptions',struct('AcquisitionFunctionName','expected-improvement-plus',...
'UseParallel',true,'ShowPlots',false),'KernelScale','auto','BoxConstraint',1,'Standardize',true,'Options',options);
% 在测试数据上进行预测
Ypred = predict(svmmodel,Xtest(:,1:end-1));
% 计算预测误差
error(i) = rmse(Ypred,Xtest(:,end));
end
```
其中,rmse为计算均方根误差的函数。
4. 计算平均预测误差:
```
meanError = mean(error);
```
希望这些步骤能帮助您进行10折交叉验证并使用MATLAB的PSO-SVR算法进行时间序列预测。
阅读全文