MATLAB
实现基于
LSTM-SVM
长短期记忆网络（
LSTM
）结合支持向量机（
SVM）进行多变量时序预测的详细项目实例
项目背景介绍
在当今信息时代，数据生成速度呈指数级增长，尤其是在工业制造、金融市场、气象预测、交通流量和健康医疗等领域，时序数据作为连续时间点上的观测值，成为反映系统动态行为的关键资源。多变量时序数据则体现了多个相关变量随时间变化的综合信息，其复杂的内在关联和时间依赖特性为准确预测带来了巨大挑战。传统的统计模型如ARIMA虽在单变量时序预测中取得一定成果，但难以有效捕捉多变量间非线性复杂关系，且在处理长时依赖问题时表现不佳。
近年来，深度学习技术，尤其是循环神经网络（RNN）中的长短期记忆网络（LSTM），因其门控机制成功解决了长序列依赖难题，在时序数据建模方面获得突破。LSTM能够自动学习时间序列中的长期依赖模式，并通过记忆单元动态保留关键信息，显著提升预测精度。然而，LSTM模型在最终预测阶段通常依赖于直接的回归输出，这在面对多类别或复杂边界时，往往难以达到最优分类边界，从而影响预测的鲁棒性和泛化能力。
支持向量机（SVM）作为一种强大的监督学习算法， ...