时序预测 | Matlab实现BO-LSSVM贝叶斯算法优化最小二乘支持向量机时间序列预测

预测效果

基本介绍

Matlab实现BO-LSSVM贝叶斯算法优化最小二乘支持向量机时间序列预测（完整源码和数据)
1.data为数据集，单列时间序列数据，excel数据，方便替换。
2.main.m为程序主文件，其余为函数文件无需运行。
3.命令窗口输出MAE、MAPE、RMSE和R2，可在下载区获取数据和程序内容。
4.贝叶斯算法最小二乘支持向量机,优化RBF 核函数gam和sig。
注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2020及以上.
代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式资源出下载Matlab实现BO-LSSVM贝叶斯算法优化最小二乘支持向量机时间序列预测 。

% 训练集和测试集划分
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


P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

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);

%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%%  相关指标计算
%  R2
R1 = 1 - norm(T_train - T_sim1)^2 / norm(T_train - mean(T_train))^2;
R2 = 1 - norm(T_test -  T_sim2)^2 / norm(T_test -  mean(T_test ))^2;

disp(['训练集数据的R2为：', num2str(R1)])
disp(['测试集数据的R2为：', num2str(R2)])

%  MAE
mae1 = sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mae2 = sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;

disp(['训练集数据的MAE为：', num2str(mae1)])
disp(['测试集数据的MAE为：', num2str(mae2)])

%  MAPE
maep1 = sum(abs(T_sim1 - T_train)./T_train) ./ M ;
maep2 = sum(abs(T_sim2 - T_test )./T_test) ./ N ;

disp(['训练集数据的MAPE为：', num2str(maep1)])
disp(['测试集数据的MAPE为：', num2str(maep2)])

%  RMSE
RMSE1 = sqrt(sumsqr(T_sim1 - T_train)/M);
RMSE2 = sqrt(sumsqr(T_sim2 - T_test)/N);

disp(['训练集数据的RMSE为：', num2str(RMSE1)])
disp(['测试集数据的RMSE为：', num2str(RMSE2)])

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501