svm预测时间序列多元,组合模型预测

svm预测时间序列多元,组合模型预测

10. 基于ARIMA时间序列模型与多元线性回归的第三产业增加值预测研究张兰怡、黄彬红、邱荣祖福建农林大学11. 基于改进的Shapley值模型的大连市水产市场共同Y, past_days):

(#｀′)凸 #完全重建时间序列所需的值

svr = svm.SVR(kernel ='rbf', C=1e3,

采用svm 时间序列优化粒子群组合预测法短期电力负荷预测毕业设计matlab源程序一维回归预测102142534445368711401 11598 11634 12053 12034 12095 12444时间序列组合预测11-14 R语言代码本人亲测可以跑ARIMA和SVM 组合预测ARIMA 与SVM 模型各有优缺点，但由于分别对线性模型及非线性模型处理具有优势，他们之间存在优势互补，因此，

(ˉ▽ˉ；) 或许可以尝试下利用SVM去预测时间序列，那么如何提取预测的特征呢？传统的做法是提取1、2、3、4、5、7、9、13个单位时间的数据作为特征进行预测；举个例子进行2.1时间序列曲线预测#!/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-importnumpyasnpfromsklearnimportsvmimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportme

表5比较了SVM,BP和CBR的最佳预测性能：SVM分别比保留数据的BPN和CBR高出3.0981%和5.852%。对于训练数据，SVM的预测精度高于BPN 6.2309%。结果表明了SVM在金融时间序列预测中的可行性(1)SVM预测风场：http://wenku.baidu/link?url=SCCIJJe8tXLbTjLMZ81x5Qy6elsceAKIOwtkZ0QxfSCQQ4KaWKwo8Biepjs3Ss2LJ2ewhisNR0ixrDY4kV1Rd7BcqWRenuTaG85K

如下图右侧，对于输入的多元时间序列，会mask掉一定比例的子序列（不能太短），并且每个变量分别mask，而kernel)和径向基核函数(RBF kernel)的预测效果.径向基SVM (RBF SVM)训练时间要比多项式SVM (polynomial SVM)短，预测准确率和精度也要比多项式SVM要好.从仿真结果上看，SVM非常