使用支持向量机对时序数据进行回归的代码

下面是使用支持向量机(SVM)对时序数据进行回归的示例代码，其中使用了Python的sklearn库：

from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

# 生成时间序列数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)

# 将时间序列数据转化为监督学习数据
def create_dataset(dataset, look_back):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back)]
        dataX.append(a)
        dataY.append(dataset[i + look_back])
    return np.array(dataX), np.array(dataY)

look_back = 5
trainX, trainY = create_dataset(y, look_back)

# 创建SVM模型
svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)

# 训练模型
svr_rbf.fit(trainX, trainY)

# 预测结果
testX = np.array([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5], [0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6]])
testY = svr_rbf.predict(testX)

print(testY)

这段代码中，我们首先生成了一个正弦函数的时间序列数据，然后将其转化为监督学习数据。接着，我们使用sklearn库中的SVR模型进行训练，并使用训练好的模型对两个测试样本进行预测。最后，我们输出了预测结果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体数据和问题进行参数调整和模型优化。