SVM 预测时序 matlab代码
时间: 2023-09-21 16:11:06 浏览: 72
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:
```matlab
% 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。
阅读全文