LSTM-SVM多變量時序預測（Matlab完整源碼和數據）

效果一覽

基本介紹

代碼主要功能
該代碼實現了一個LSTM-SVM多變量時序預測模型，核心流程如下：

數據預處理：導入數據、劃分訓練/測試集、歸一化處理

LSTM特征提取：構建LSTM網絡提取特征

SVM預測：使用提取的特征訓練SVM模型

結果評估：計算RMSE、R2、MAE等7種評估指標

可視化分析：繪制預測結果對比圖、誤差分析圖和擬合曲線

算法步驟
數據準備階段、LSTM特征提取、SVM建模預測、評估指標計算

可視化輸出

預測值 vs 真實值對比曲線

相對誤差分布條形圖

預測-真實值散點擬合圖

運行環境要求
MATLAB版本：2023b+

依賴工具箱：

Deep Learning Toolbox (LSTM訓練)

Statistics and Machine Learning Toolbox (數據預處理)

LIB-SVM第三方庫 (SVM實現)

典型應用場景
復雜特征提取：

當原始特征與目標變量存在非線性關系時

需要自動特征工程的場景（LSTM替代手動特征工程）

小樣本預測：

SVM在小樣本數據集上表現優異

LSTM特征提取可提升模型泛化能力

程序設計

完整代碼獲取私信回復：LSTM-SVM多變量時序預測（Matlab完整源碼和數據）

%%  清空環境變量
warning off             % 關閉報警信息
close all               % 關閉開啟的圖窗
clear                   % 清空變量
clc                     % 清空命令行%%  導入數據num_samples = length(result);  % 樣本個數
or_dim = size(result, 2);      % 原始特征+輸出數目%%  數據集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列為輸出
num_size = 0.7;                              % 訓練集占數據集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 訓練集樣本個數
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 輸入特征維度%%  劃分訓練集和測試集
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);%%  數據歸一化
[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);%%  數據平鋪
%   將數據平鋪成1維數據只是一種處理方式
%   也可以平鋪成2維數據，以及3維數據，需要修改對應模型結構
%   但是應該始終和輸入層數據結構保持一致
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));

參考資料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718