r语言arima与svm组合模型

组合ARIMA和SVM模型可以用于时间序列预测问题。ARIMA模型可以用来建模时间序列数据的趋势和季节性，而SVM模型可以用来处理非线性关系。

具体步骤如下：

1. 用ARIMA模型拟合时间序列数据，得到预测的趋势和季节性。

2. 将ARIMA模型的预测结果作为特征输入到SVM模型中，用SVM模型来建模ARIMA残差和非线性关系。

3. 最后将ARIMA预测结果和SVM预测结果结合起来，得到最终的预测结果。

需要注意的是，在实际应用中，需要对模型进行调参和评估，以确保模型的准确性和可靠性。同时，对于不同的时间序列数据，应该选择不同的ARIMA模型和SVM模型，以达到最佳的预测效果。