python利用支持向量机SVM进行时间序列预测的完整代码

以下是一个简单的时间序列预测的SVM完整代码示例：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
X = np.array(df.index).reshape(-1, 1)
y = df['value'].values

# 创建支持向量机回归模型
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
svr_lin = SVR(kernel='linear', C=1e3)
svr_poly = SVR(kernel='poly', C=1e3, degree=2)

# 训练模型
svr_rbf.fit(X, y)
svr_lin.fit(X, y)
svr_poly.fit(X, y)

# 绘制预测结果
plt.scatter(X, y, color='black', label='Data')
plt.plot(X, svr_rbf.predict(X), color='red', label='RBF model')
plt.plot(X, svr_lin.predict(X), color='green', label='Linear model')
plt.plot(X, svr_poly.predict(X), color='blue', label='Polynomial model')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Support Vector Regression')
plt.legend()
plt.show()

在上面的代码中，我们首先读取了一个名为`data.csv`的文件，该文件包含一个时间序列数据，其中`value`列是要预测的值。我们将时间序列的索引作为输入`X`。接下来，我们创建了三个不同的支持向量机回归模型，分别使用RBF、线性和多项式内核。我们使用这些模型拟合数据，并绘制出预测结果。