多元时间序列最小二乘支持向量回归建模代码

以下是使用Python实现的多元时间序列最小二乘支持向量回归的建模代码：

from sklearn.svm import SVR
import numpy as np

# 构造训练数据
# X是输入的时间序列，每一行表示一个时间点的多个特征
# y是对应的输出值
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
y = np.array([4, 8, 12, 16])

# 定义SVR模型，使用最小二乘支持向量回归
# 可以根据需要调整参数
svr = SVR(kernel='linear', C=1e3, gamma='auto')

# 训练模型
svr.fit(X, y)

# 使用训练好的模型进行预测
# 输入新的时间序列数据，得到预测结果
X_new = np.array([[13, 14, 15], [16, 17, 18]])
y_pred = svr.predict(X_new)
print(y_pred)

需要注意的是，SVR模型的参数需要根据具体问题进行调整。例如，`kernel`参数可以选择不同的核函数，`C`参数控制正则化强度，`gamma`参数控制核函数的宽度等。在实际应用中，可以通过交叉验证等方法来寻找最优的参数组合。

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