时序数据预测：基于MATLAB的最小支持向量机（LSSVM）

时序数据预测：基于MATLAB的最小支持向量机（LSSVM）

时序数据预测在许多领域中都具有重要的应用，例如股票市场预测、天气预报等。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB中的最小支持向量机（LSSVM）模型来进行时序数据预测，并提供相应的源代码。

LSSVM是一种基于支持向量机（SVM）的回归模型，它在时序数据预测中具有很好的性能和灵活性。以下是使用MATLAB进行LSSVM时序数据预测的步骤：

步骤1：准备数据
首先，我们需要准备用于训练和测试的时序数据。时序数据通常是按照时间顺序排列的一系列观测值。在这个例子中，我们假设我们有一个包含N个时间步长的时序数据集，每个时间步长都有一个相应的目标值。

步骤2：划分数据集
为了进行训练和测试，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。通常，我们可以使用前面的大部分数据作为训练集，而最后的部分数据作为测试集。

下面是一个示例代码片段，展示了如何在MATLAB中划分数据集：

% 假设data是包含时序数据的向量，target是相应的目标值向量
train_ratio = 0.8; % 训练集比例
train_size =