多维时序 | MATLAB实现RIME-LSSVM【23年新算法】基于霜冰优化算法(RIME)优化最小二乘向量机(LSSVM)多变量时间序列预测

预测效果

基本介绍

MATLAB实现RIME-LSSVM【23年新算法】基于霜冰优化算法(RIME)优化最小二乘向量机(LSSVM)多变量时间序列预测。

模型描述

MATLAB实现RIME-LSSVM【23年新算法】基于霜冰优化算法(RIME)优化最小二乘向量机(LSSVM)多变量时间序列预测，用于处理时间序列数据；适用平台：Matlab 2021及以上
1.data为数据集，格式为excel，4个输入特征，1个输出特征，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测；
2.主程序文件，运行即可；
3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE，可在下载区获取数据和程序内容；
注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2021b及以上。
适用领域：风速预测、光伏功率预测、发电功率预测、碳价预测等多种应用。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式1：同等价值程序兑换；
• 完整程序和数据获取方式2：私信博主回复MATLAB实现RIME-LSSVM【23年新算法】基于霜冰优化算法(RIME)优化最小二乘向量机(LSSVM)多变量时间序列预测获取。

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%%  数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度
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%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);
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P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);
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原文链接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/130471154

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501