svr多步时间序列预测 程序
时间: 2024-05-07 19:18:38 浏览: 13
以下是一个使用支持向量回归(SVR)模型进行多步时间序列预测的Python程序。该程序使用了scikit-learn库中的SVR模型。
```
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 定义预测步长
n_steps = 3
# 构造训练数据和标签
X_train = []
y_train = []
for i in range(n_steps, len(data)):
X_train.append(list(data.iloc[i-n_steps:i, 0]))
y_train.append(data.iloc[i, 0])
X_train, y_train = np.array(X_train), np.array(y_train)
# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
# 定义SVR模型
model = SVR(kernel='rbf', C=100, gamma=0.1, epsilon=.1)
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 使用模型进行多步预测
X_test = list(data.iloc[-n_steps:, 0])
for i in range(10):
X_test.append(model.predict(scaler.transform([X_test[-n_steps:]]))[0])
# 输出预测结果
print(X_test)
```
以上代码中,`data.csv`是包含时间序列数据的CSV文件。程序首先读取数据,然后定义预测步长`n_steps`,表示每次预测使用多少个历史数据。接着,程序构造训练数据和标签,将每个长度为`n_steps`的历史数据作为特征,将下一个时刻的数据作为标签。然后,程序使用`StandardScaler`进行特征缩放,将特征值缩放到0和1之间。接着,程序定义了`SVR`模型,使用`rbf`核函数、C=100、gamma=0.1、epsilon=0.1进行训练。最后,程序使用训练好的模型进行多步预测,将预测结果输出到控制台上。