arima-svm组合预测代码

抱歉，由于您没有提供数据集和具体问题，我们无法为您提供完整的arima-svm组合预测代码。但是，我们可以提供一个通用的代码框架，以帮助您开始构建自己的模型。

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据集
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 拆分数据集为训练集和测试集
train_data = data.iloc[:n_train]
test_data = data.iloc[n_train:]

# 定义ARIMA模型
def arima_model(train, test):
    # 训练ARIMA模型
    model = ARIMA(train, order=(p,d,q))
    model_fit = model.fit(disp=0)
    
    # 预测测试集
    forecast = model_fit.predict(start=len(train), end=len(train)+len(test)-1, typ='levels')
    
    # 计算预测误差
    rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test, forecast))
    
    return forecast, rmse

# 定义SVM模型
def svm_model(train, test):
    # 训练SVM模型
    model = SVR(kernel='rbf', C=c, gamma=gamma, epsilon=eps)
    model.fit(train_X, train_y)
    
    # 预测测试集
    forecast = model.predict(test_X)
    
    # 计算预测误差
    rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_y, forecast))
    
    return forecast, rmse

# 组合ARIMA和SVM模型
def combined_model(train, test):
    # 训练ARIMA模型
    arima_forecast, arima_rmse = arima_model(train, test)
    
    # 训练SVM模型
    svm_forecast, svm_rmse = svm_model(train, test)
    
    # 对ARIMA和SVM的预测结果进行加权平均
    combined_forecast = (arima_forecast * arima_weight) + (svm_forecast * svm_weight)
    
    # 计算组合模型的预测误差
    combined_rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test, combined_forecast))
    
    return combined_forecast, combined_rmse

# 设置模型参数和权重
p, d, q = 1, 1, 1  # ARIMA模型的参数
c, gamma, eps = 1, 0.1, 0.1  # SVM模型的参数
arima_weight, svm_weight = 0.5, 0.5  # 加权平均的权重

# 使用组合模型进行预测
forecast, rmse = combined_model(train_data, test_data)

# 输出预测结果和误差
print('Forecast:', forecast)
print('RMSE:', rmse)

在上面的代码中，我们首先导入所需的库，并读取数据集。然后，我们通过将数据集拆分为训练集和测试集来准备数据。

接下来，我们定义了三个函数：`arima_model`用于训练和预测ARIMA模型，`svm_model`用于训练和预测SVM模型，以及`combined_model`用于组合ARIMA和SVM模型的结果。

在`combined_model`函数中，我们首先使用`arima_model`和`svm_model`函数分别训练ARIMA和SVM模型，并获得它们的预测结果和误差。然后，我们对ARIMA和SVM的预测结果进行加权平均，以得到最终的预测结果。最后，我们计算组合模型的预测误差。

最后，我们设置了模型参数和权重，并使用`combined_model`函数进行预测。预测结果和误差将被输出。请注意，这里的参数和权重是示例值，您需要根据自己的数据集和问题进行调整。

希望这个代码框架能够帮助您开始构建自己的arima-svm组合预测模型。