当前位置：首页 > news >正文

Matlab实现LSTM-SVM时间序列预测，作者：机器学习之心

news 来源：原创 2025/5/29 8:32:41

Matlab实现LSTM-SVM时间序列预测，作者：机器学习之心

效果一览

在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述

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


.rtcContent { padding: 30px; } .lineNode {font-size: 10pt; font-family: Menlo, Monaco, Consolas, "Courier New", monospace; font-style: normal; font-weight: normal; }%% 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 + 1res(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);
endfor i = 1 : N vp_test{i, 1} = p_test(:, i);
end%% 构建的LSTM模型