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代码原理

基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的数据时序预测（单输入输出）是指利用LSSVM模型来预测未来时序数据的单个输出值，其中输入只包含单一变量的时序数据。

以下是一个基本的LSSVM时序预测的示例流程：

1. 数据准备：

准备包含历史观测值和对应目标值的时间序列数据集，并根据时间顺序对数据进行排序。

2. 数据预处理：

对数据进行适当的缩放、平滑化和标准化等预处理操作，以便于后续的模型训练和预测。

3. 数据转换：

将时间序列数据集划分为多个样本，每个样本包含一段历史观测值作为输入和对应的目标值作为输出。可以根据需要调整样本大小和步长。

4. 特征设计：

对于每个样本，根据时间滞后和其他特征工程技术，可以创建更多的输入特征以增强模型的表达能力。

5. 模型训练：

使用LSSVM模型对准备好的样本进行训练。LSSVM模型通过求解线性方程组的方法来获得解析解，而不需要显式地求解二次规划问题。

6. 模型验证及预测：

使用验证集或测试集评估已训练好的LSSVM模型的性能。可以使用各种评估指标（如均方根误差、平均绝对误差等）对预测结果与实际值进行比较。在预测阶段，将新的输入序列提供给模型，并生成相应的预测输出。

需要注意的是，LSSVM模型中的参数选择、核函数的选择以及特征工程等都可能影响模型的预测性能。因此，在实际应用中，需要进行参数调优和模型选择，以获得更好的预测效果。

代码效果图

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