python实现SVR多变量多步滚动预测代码
时间: 2023-09-03 11:05:30 浏览: 390
以下是使用python实现SVR多变量多步滚动预测的代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
# 生成随机数据
data = np.random.rand(100, 3)
target = np.random.rand(100, 2)
# 定义滚动窗口大小
window_size = 5
# 将数据和目标按照滚动窗口大小进行切分
X = []
y = []
for i in range(window_size, len(data)):
X.append(data[i-window_size:i])
y.append(target[i])
# 将数据和目标转换成numpy数组
X = np.array(X)
y = np.array(y)
# 将数据和目标按照时间顺序进行划分为训练集和测试集
split = int(0.8 * len(X))
X_train = X[:split]
X_test = X[split:]
y_train = y[:split]
y_test = y[split:]
# 初始化SVR模型
svr = SVR(kernel='linear')
# 训练SVR模型
svr.fit(X_train.reshape((X_train.shape[0], -1)), y_train)
# 预测多步未来数据
future_steps = 3
predictions = []
for i in range(future_steps):
# 使用最后一次预测结果作为新的输入数据
input_data = X[-1]
# 预测下一个时间步的值
prediction = svr.predict(input_data.reshape((1, -1)))
predictions.append(prediction)
# 将新的预测值添加到输入数据中,以便预测下一个时间步的值
X = np.concatenate((X, input_data.reshape((1, window_size, -1))))
X[-1][-1] = prediction
# 输出预测结果
print(predictions)
```
该代码使用SVR模型对多变量时间序列数据进行多步滚动预测。首先将数据和目标按照滚动窗口大小进行切分,然后使用SVR模型进行训练和预测。在预测多步未来数据时,使用最后一次预测结果作为新的输入数据,并将新的预测值添加到输入数据中,以便预测下一个时间步的值。最后输出预测结果。
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