时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM 单变量和多变量 含基础模型
文章目录
- 一、基本原理
- 1. 问题定义
- 2. 数据准备
- 3. SVM 模型构建
- 4. 粒子群优化（PSO）
- 5. 优化与模型训练
- 6. 模型评估与预测
- 7. 流程总结
- 8. MATLAB 实现概述
- 二、实验结果
- 三、核心代码
- 四、代码获取
- 五、总结
时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM 单变量和多变量 含基础模型
一、基本原理
PSO-SVM 是一种结合粒子群优化（PSO）和支持向量机（SVM）的时序预测方法。以下是详细的流程和模型介绍：
1. 问题定义
- 目标：使用 PSO 优化 SVM 的超参数，以提高时序预测的准确性。
- 输入：时间序列数据。
- 输出：预测未来的时间序列值。
2. 数据准备
- 数据集划分：将时间序列数据划分为训练集和测试集。
- 特征提取：从时间序列中提取特征，如滑动窗口技术生成训练样本和目标值。
3. SVM 模型构建
- 选择核函数：常用的有线性核、径向基函数（RBF）核、多项式核等。
- 确定超参数：主要包括 C（惩罚参数）和 γ（核函数的参数），这些超参数需要通过优化确定。
4. 粒子群优化（PSO）
- 初始化粒子群：生成一组粒子，每个粒子代表一组超参数（C 和 γ）的候选值。
- 适应度函数：使用交叉验证方法评估每个粒子的适应度，通常基于预测误差（如均方误差）。
- 更新粒子位置：根据粒子的历史最佳位置和群体的最佳位置更新粒子的位置。
- 迭代优化：重复更新过程直到满足停止条件（如最大迭代次数）。
5. 优化与模型训练
- 使用 PSO 确定的超参数：将 PSO 优化得到的最佳超参数用于训练 SVM 模型。
- 训练 SVM：用训练集数据训练 SVM 模型。
6. 模型评估与预测
- 预测：使用训练好的 SVM 模型对测试集进行预测。
- 评估：计算预测结果的性能指标，如均方误差（MSE）、均绝对误差（MAE）等。
7. 流程总结
- 数据准备：划分数据集并提取特征。
- SVM 模型构建：选择核函数并确定超参数。
- PSO 优化：优化 SVM 的超参数。
- 模型训练：用优化后的超参数训练 SVM。
- 评估与预测：评估模型性能并进行预测。
8. MATLAB 实现概述
- 粒子群优化：可以使用 MATLAB 的优化工具箱或自定义 PSO 算法。
- SVM 训练：使用 MATLAB 的
fitcsvm函数进行训练和预测。
二、实验结果
PSO-SVM多变量时序预测
PSO-SVM 单变量时序预测
三、核心代码
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');
%% 分析数据
num_class = length(unique(res(:, end))); % 类别数（Excel最后一列放类别）
num_res = size(res, 1); % 样本数（每一行，是一个样本）
num_size = 0.7; % 训练集占数据集的比例
res = res(randperm(num_res), :); % 打乱数据集（不打乱数据时，注释该行）
四、代码获取
五、总结
包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等
用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出
