MATLAB
实现基于
BO-SVM
贝叶斯优化算法（
BO）优化支持向量机进行数据多变量时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
多变量时间序列预测在金融、气象、工业生产、交通流量等众多领域具有广泛的应用价值。随着数据量的不断增长和复杂性的提升，传统单变量或简单模型已难以有效捕捉多变量之间的非线性动态关联，导致预测精度不足。支持向量机（
SVM）作为一种强大的机器学习算法，因其良好的泛化能力和适应复杂数据的能力，在时间序列预测领域表现出较高的潜力。然而，
SVM的性能极大依赖于参数的选择，如惩罚参数
C和核函数参数
γ，不同参数组合会显著影响预测结果的准确性。贝叶斯优化（
Bayesian Optimization, BO
）是一种基于概率模型的全局优化方法，通过构建代理模型并利用历史评估结果指导参数搜索，能够高效寻找最优参数组合，避免了传统网格搜索和随机搜索的高计算成本。
结合BO优化的SVM，即BO-SVM
，能够自动调节参数，有效提升模型预测能力，尤其适合多变量时间序列数据的复杂特征学习。该项目致力于设计并实现基于
BO-SVM
的多变量时间序列预测系统，通过贝叶斯优化自动调参 ...