请给我一个支持向量机进行时间序列预测，并计算测试集MAPE、RMSE的R语言实例

请问你需要的是单变量支持向量机还是多变量支持向量机进行时间序列预测呢？

如果是单变量支持向量机，可以使用R中自带的e1071包中的svm()函数进行模型训练和预测。我先给你提供一个可以参考的单变量支持向量机模型代码如下：

# 载入所需的库
library(e1071)
library(TTR)

# 读取数据并创建训练集和测试集
data <- read.csv("data.csv", header = TRUE)
train <- data[1:300, ]
test <- data[301:365, ]

# 标准化训练集和测试集
train_scale <- scale(train)
test_scale <- scale(test)

# 创建单变量支持向量机模型
svm_model <- svm(train_scale[,1] ~ ., data=train_scale, kernel="radial")

# 对测试集进行预测并计算MAPE和RMSE
predict_test <- predict(svm_model, newdata=test_scale[,-1])
MAPE <- mean(abs(predict_test/test_scale[,1] - 1))
RMSE <- sqrt(mean((predict_test - test_scale[,1])^2))

如果你需要用到多变量支持向量机进行时间序列预测，可以使用R中的kernlab包中的ksvm()函数。以下是一个可以参考的多变量支持向量机模型代码：

# 载入所需的库
library(kernlab)
library(TTR)

# 读取数据并创建训练集和测试集
data <- read.csv("data.csv", header = TRUE)
train <- data[1:300, ]
test <- data[301:365, ]

# 标准化训练集和测试集
train_scale <- scale(train)
test_scale <- scale(test)

# 创建多变量支持向量机模型
svm_model <- ksvm(train_scale[, -1], train_scale[, 1], kernel = "rbfdot", kpar = list(sigma = 0.2), C = 10)

# 对测试集进行预测并计算MAPE和RMSE
predict_test <- predict(svm_model, newdata=test_scale[,-1])
MAPE <- mean(abs(predict_test/test_scale[,1] - 1))
RMSE <- sqrt(mean((predict_test - test_scale[,1])^2))

希望以上代码能够帮助你完成时间序列预测任务。如果有其他问题，请继续提问！