SVM时间序列,svm多步预测

SVM时间序列,svm多步预测

股价时间序列的SVM模型最高阶确定股价数据是一个时间序列，从时间序列的特征分析得知，股价具有时滞、后效性，当天的股价不仅还与当天各种特征有关，还与前几天的股价SVM时间序列预测——基于客户分群的电力负荷预测案例描述负荷预测是电力系统规划和运行研究的重要内容是保证电力系统可靠供电和经济运行的前提。负荷预测的

╯﹏╰ 支持向量机SVM是用于预测金融时间序列的很有前景的方法，因为它们使用由经验误差和从结构风险最小化原理导出的正则化项组成的风险函数。本研究将SVM应用于预测股票价格指数。此外，这时候可以考虑用更复杂的模型，加入更多历史信息预测，可以考虑尝试rbf kernel svm（libsvm有），贝叶斯

∪△∪ 基于分类SVM的时间序列预测研究搜索■■ 现代管理科学2007 年第8 期一、引言预测是作为决策、规划之前的必不可少的重要环节，是科学决策、规划的重要前提。时间序列预测是基于SVM的时间序列预测基于SVM的时间序列预测吴海山eshan110@gmailHomepage:http://eshan110.googlepages 报告大纲1.时间序列预测的意义2.时间序列预测的常见方法

＞△＜ 对时间序列进行预测的方法有很多，但如果只有几周的数据，而没有很多线性的趋势、各种实际的背景该如何去预测时间序列？或许可以尝试下利用SVM去预测时间序列，那么如何提取预利用lssvm对时间序列进行预测，代码已调试完毕，附件有部分数据，可根据自己情况另则数据。代码分为几个模块，包括读入数据、数据归一化、模型初始化、交叉验证、模型训练、回归预测及数据反归一化等，

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