ssa-lssvm代码matlab

以下是一个简单的SSA-LSSVM的Matlab代码示例：

%% 生成数据
rng(0); % 设置随机数种子
N = 100; % 样本数
x = linspace(0, 1, N)';
y = sin(2*pi*x) + 0.1*randn(N, 1);

%% 构建SSA-LSSVM模型
M = 10; % 分解窗口大小
K = 5; % 选取的主成分个数
L = N-M+1; % 重组后的样本数
X = zeros(M, L);
for i = 1:L
    X(:, i) = x(i:i+M-1);
end
[U, S, V] = svd(X);
U = U(:, 1:K);
S = S(1:K, 1:K);
V = V(:, 1:K);
Z = U'*X;
Y = y(M:end);
Yt = y(1:M-1);
Zt = Z(:, 1:M-1);
Z = Z(:, M:end);
gamma = 0.1; % 正则化参数
beta = inv(Z*Z' + gamma*eye(K))*Z*Y; % 计算beta
yp = Z'*beta; % 预测输出

%% 绘图
figure;
plot(x, y, 'bo', 'MarkerSize', 5);
hold on;
plot(x(M:end), yp, 'r-', 'LineWidth', 2);
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('原始数据', 'SSA-LSSVM预测');

该代码使用SSA-LSSVM模型对sine函数进行预测。首先生成包含噪声的sine函数数据，然后将原始数据分解为窗口大小为10的多个子序列，对这些子序列进行SVD分解，选取前5个主成分进行重组，得到新的样本数据。然后使用LSSVM模型对重组后的数据进行训练，并对新的数据进行预测。最后将原始数据和预测结果绘制在同一张图表中进行比较。