基于最小支持向量机（LSSVM）的时序数据预测

基于最小支持向量机（LSSVM）的时序数据预测

时序数据预测是在时间序列中使用历史数据来预测未来值的一种技术。最小支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LSSVM）是一种基于支持向量机的回归方法，可以用于时序数据预测。本文将介绍如何使用LSSVM实现时序数据预测，并提供相应的MATLAB代码。

LSSVM是建立在支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的基础上的回归方法。与传统的SVM不同，LSSVM通过最小化预测误差的平方和来确定模型参数，而不是最大化间隔。这使得LSSVM在处理回归问题时更加灵活。

下面是使用MATLAB实现LSSVM进行时序数据预测的代码：

% 步骤1：准备数据
load('timeseries_data.mat');  % 加载时序数据，假设保存在名为timeseries_data.mat的文件中
train_ratio =