使用遗传算法优化SVM进行失业率时间序列预测

使用遗传算法优化SVM进行失业率时间序列预测

失业率是一个重要的经济指标，对于政府决策和经济预测具有重要的参考价值。为了准确预测失业率的变化趋势，可以使用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为预测模型。然而，SVM的性能很大程度上依赖于其参数的选择。为了找到最佳的参数组合，可以使用遗传算法来优化SVM模型。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于遗传算法优化SVM的失业率时间序列预测。

首先，我们需要准备失业率的历史数据作为训练集。假设我们已经从某个数据源获取了失业率的时间序列数据，我们将其保存为一个向量，命名为unemployment_rate。为了方便演示，这里我们使用一个简化的示例数据。

unemployment_rate = [5.2, 5.1, 5.3,