svm支持向量机短期预测matlab代码

以下是一个简单的使用支持向量机（SVM）进行短期预测的MATLAB代码示例：

% 加载数据
load('data.mat');

% 将数据分为训练和测试集
train_data = data(1:80,:);
test_data = data(81:end,:);

% 创建SVM模型
svm_model = fitcsvm(train_data(:,1:2),train_data(:,3),'KernelFunction','linear');

% 预测测试集数据
predicted_labels = predict(svm_model,test_data(:,1:2));

% 计算预测误差
rmse = sqrt(mean((test_data(:,3)-predicted_labels).^2));

% 绘制训练和测试集数据
figure;
scatter(train_data(:,1),train_data(:,2),20,train_data(:,3),'filled');
hold on;
scatter(test_data(:,1),test_data(:,2),20,predicted_labels,'filled');
colorbar;
legend('Train Data','Predicted Labels');
title(['SVM Prediction with RMSE = ',num2str(rmse)]);

该代码假设数据已经在MATLAB中加载，并且只包含两个特征和一个目标变量。它将数据分为训练和测试集，并使用线性核函数创建SVM模型。然后，它使用测试集数据进行预测，并计算预测误差（均方根误差）。最后，它将训练和测试集数据绘制成散点图，并在测试集上显示预测标签。