Matlab实现LSTM-SVM时间序列预测，作者：机器学习之心

Matlab实现LSTM-SVM时间序列预测，作者：机器学习之心

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• • Matlab实现LSTM-SVM时间序列预测，作者：机器学习之心
  • • 效果一览
    • 基本介绍
    • 程序设计
    • 参考资料

      效果一览

      

      

      基本介绍

      该代码实现了一个结合LSTM和SVM的混合模型，用于时间序列数据的回归预测。具体功能包括：

      数据预处理：划分时间窗口、归一化、划分训练集和测试集。

      LSTM特征提取：构建LSTM网络提取时间序列的深层特征。

      SVM回归预测：将LSTM提取的特征输入SVM模型进行训练和预测。

      模型评估：计算RMSE、R²、MAE、MAPE、MBE、MSE等指标，并通过图表展示预测结果和误差分布。

      算法步骤

      初始化与数据导入：

      清除环境变量，添加路径，导入单列时间序列数据（data.xlsx）。

      数据窗口划分：

      设定时间窗口参数（kim=7为历史步长，zim=1为预测步长），将数据重构为输入-输出对。

      数据集划分与归一化：

      按比例（num_size=0.7）划分训练集和测试集，使用mapminmax归一化数据。

      LSTM模型构建与训练：

      网络结构：输入层 → LSTM层（64单元） → ReLU层 → Dropout层（概率0.2） → 全连接层 → 回归层。

      训练参数：Adam优化器，学习率0.001，最大迭代50次，批大小32，梯度阈值10。

      LSTM特征提取：

      从全连接层（fc）提取特征，作为SVM的输入。

      SVM模型训练与预测：

      使用libsvmtrain训练SVM（核函数为线性，参数-c 0.8 -g 100），对训练集和测试集进行预测。

      反归一化与评估：

      计算RMSE、R²、MAE、MAPE、MBE、MSE，绘制预测对比图、误差图及拟合效果图。

      参数设定

      时间序列参数：

      kim=7：用7个历史时间点作为输入。

      zim=1：预测下一个1个时间点的值。

      数据集划分：

      num_size=0.7：70%的数据作为训练集。

      LSTM模型参数：

      网络结构：64个LSTM单元，Dropout概率0.2。

      训练选项：50个epoch，批大小32，学习率0.001，梯度阈值10。

      SVM参数：

      bestc=0.8（正则化参数），bestg=100（核函数参数）。

      评估指标：

      包含RMSE、R²、MAE、MAPE、MBE、MSE。

      注意事项

      版本依赖：需MATLAB 2023b及以上版本。

      模型特点：LSTM用于捕获时序依赖，SVM用于增强回归性能，适合中长期时间序列预测任务。

      

      程序设计

      完整源码私信回复Matlab实现LSTM-SVM时间序列预测，作者：机器学习之心

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      %% 初始化
      clear
      close all
      clc
      addpath(genpath(pwd))
      disp('此程序务必用2023b及其以上版本的MATLAB！否则会报错！')
      %%  导入数据（时间序列的单列数据）
      result = xlsread('data.xlsx');
      %%  数据分析
      num_samples = length(result);  % 样本个数 
      kim =  7;                      % 延时步长（kim个历史数据作为自变量）
      zim =  1;                      % 跨zim个时间点进行预测
      %%  划分数据集
      for i = 1: num_samples - kim - zim + 1
          res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)];
      end
      %% 数据集分析
      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
      %%  划分训练集和测试集
      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);
      %  格式转换
      for i = 1 : M 
          vp_train{i, 1} = p_train(:, i);
      end
      for i = 1 : N 
          vp_test{i, 1} = p_test(:, i);
      end
      %% 构建的LSTM模型
         
      

      参考资料

      [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161

      [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718