svr多步多变量时间序列预测 R语言程序

以下是使用R语言进行多步多变量时间序列预测的SVR程序示例：

1. 加载所需的库和数据集：

library(e1071)
library(zoo)

# 加载时间序列数据集
data <- read.csv("data.csv", header = TRUE)

# 将数据集转换为时间序列对象
ts_data <- read.zoo(data, sep = ",", format = "%Y-%m-%d")

2. 将时间序列数据集拆分为训练集和测试集：

# 计算数据集中的观测点数量
n <- length(ts_data)

# 定义训练集和测试集的大小
train_size <- round(0.8 * n)
test_size <- n - train_size

# 拆分数据集为训练集和测试集
train_data <- window(ts_data, end = train_size)
test_data <- window(ts_data, start = train_size + 1)

3. 对训练集进行标准化处理：

# 计算训练集数据的均值和标准差
mean_train <- mean(train_data)
std_train <- sd(train_data)

# 对训练集数据进行标准化处理
train_data_scaled <- scale(train_data, center = mean_train, scale = std_train)

4. 定义SVR模型并进行训练：

# 定义SVR模型
svr_model <- svm(train_data_scaled[, -1], train_data_scaled[, 1], type = "eps-regression")

# 对模型进行交叉验证
cv_svr <- tune(svr_model, train_data_scaled[, -1], train_data_scaled[, 1], 
               ranges = list(epsilon = 10^seq(-1, 1, by = 0.5), cost = 10^seq(-1, 3, by = 0.5)))

# 使用最佳的超参数进行模型训练
svr_model_tuned <- svm(train_data_scaled[, -1], train_data_scaled[, 1], 
                       type = "eps-regression", epsilon = cv_svr$best.parameters$epsilon, 
                       cost = cv_svr$best.parameters$cost)

5. 对测试集进行预测并计算模型的性能指标：

# 对测试集进行标准化处理
test_data_scaled <- scale(test_data, center = mean_train, scale = std_train)

# 进行多步预测
test_pred <- predict(svr_model_tuned, test_data_scaled[, -1])
test_pred_unscaled <- test_pred * std_train + mean_train

# 计算模型的性能指标
rmse <- sqrt(mean((test_pred_unscaled - test_data[, 1])^2))
mape <- mean(abs((test_pred_unscaled - test_data[, 1]) / test_data[, 1])) * 100

以上就是使用R语言进行多步多变量时间序列预测的SVR程序示例，其中需要注意的是，数据集的格式需要转换为时间序列对象，并且需要对训练集和测试集进行标准化处理。在模型训练过程中，可以使用交叉验证来选择最佳的超参数，并使用最佳的超参数进行模型训练。最后，可以计算模型的性能指标来评估模型的预测能力。