基于MATLAB的粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）在期贷时序数据预测中的应用

基于MATLAB的粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）在期贷时序数据预测中的应用

在金融领域，准确预测期贷时序数据对于风险管理和决策制定至关重要。支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，而粒子群优化（PSO）是一种常用的全局优化算法。本文将介绍如何使用MATLAB编写PSO-SVM算法，并将其应用于期贷时序数据预测。

首先，我们需要确保MATLAB中已经安装了机器学习和优化工具箱。接下来，我们将按照以下步骤进行PSO-SVM算法的实现和期贷时序数据预测：

1. 数据预处理

首先，我们需要准备期贷时序数据并进行预处理。这包括数据的加载、清洗、归一化等步骤。在MATLAB中，可以使用csvread函数加载CSV格式的数据文件，并使用zscore函数对数据进行归一化处理。

% 加载数据
data = csvread('data.csv');

% 数据归一化