基于最小二乘支持向量机LSSVM多维时间序列预测，LSSVM多变量时间序列预测，matlab代码。模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

 

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行
tic

%%  导入数据
result1 = xlsread('数据集.xlsx');
result=result1(1:1000,:);
%%  数据分析
num_samples = length(result);  % 样本个数
kim = 2;                      % 延时步长（前面多行历史数据作为自变量）
zim =  1;                      % 跨zim个时间点进行预测
nim = size(result, 2) - 1;     % 原始数据的特征是数目

%%  划分数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1
    res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1 + zim, 1: end - 1)', 1, ...
        (kim + zim) * nim), result(i + kim + zim - 1, end)];
end

%%  数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.85;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征长度

%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);
%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

%%  转置以适应模型
p_train = p_train'; p_test = p_test';
t_train = t_train'; t_test = t_test';

%%  参数设置
Best_pos=[10.9,8.9];
%% LSSVM参数设置
type       = 'f';                % 模型类型 回归
kernel     = 'RBF_kernel';       % RBF 核函数
proprecess = 'preprocess';       % 是否归一化

%% 建立模型
gam = Best_pos(1);  
sig = Best_pos(2);
model = initlssvm(p_train, t_train, type, gam, sig, kernel, proprecess);

智能算法及其模型预测