基于卷积神经网络和支持向量机的时序数据预测——CNN-SVM

基于卷积神经网络和支持向量机的时序数据预测——CNN-SVM

时序数据预测是许多领域中的重要任务，如金融、气象和股票市场等。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）和支持向量机（Support Vector Machines，SVM）是两种常用的机器学习算法，可以被结合使用来实现时序数据的高效预测。

本文将介绍如何使用CNN-SVM模型来进行时序数据预测，并提供相应的MATLAB代码。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含多个时间步的时序数据集，每个时间步包含多个特征。我们将数据集划分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。

接下来，我们将使用卷积神经网络（CNN）来提取时序数据的特征。CNN是一种强大的深度学习模型，可以有效地捕捉数据中的空间和时间模式。以下是一个简单的CNN模型示例：

% 定义CNN模型
layers = [
    imageInputLayer([time_steps, num_features