SVM 预测时序 matlab代码

下面是一个简单的用于使用SVM在Matlab中进行时序预测的示例代码：

% 加载数据
load('time_series_data.mat');

% 划分训练集和测试集
train_data = data(1:80,:);
test_data = data(81:end,:);

% 创建SVM模型
svm_model = fitrsvm(train_data(:,1:end-1),train_data(:,end),'KernelFunction','rbf');

% 在测试集上进行预测
predicted_values = predict(svm_model,test_data(:,1:end-1));

% 计算预测误差
mse = mean((predicted_values-test_data(:,end)).^2);

% 绘制预测结果
figure;
plot(test_data(:,end),'b');
hold on;
plot(predicted_values,'r');
legend('True values','Predicted values');
xlabel('Time');
ylabel('Value');
title(['SVM time series prediction (MSE = ' num2str(mse) ')']);

其中，假设已经加载了一个名为 `time_series_data.mat` 的数据文件，并且数据格式为每一行表示一个时间点，最后一个列为目标值，其余列为特征。代码首先将数据分为训练集和测试集，然后创建一个基于径向基函数核的SVM模型，并在测试集上进行预测。最后，计算预测误差并绘制预测结果图。注意，这只是一个简单的示例代码，具体的实现需要根据具体的数据集和任务进行调整。