MATLAB实现基于WOA-SVM鲸鱼优化算法（WOA）结合SVM 支持向量机（SVM）进行多变量时间序列预测的详细项目实例
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多变量时间序列预测是当前智能制造、能源调度、环境监测、交通管理、金融风控等领域的重要基础能力。与单变量预测相比，多变量时间序列不仅包含目标变量本身的历史变化，还包含多个外部驱动因子之间的交互影响，例如温度、湿度、风速、负荷、价格、流量、设备状态、工况参数等。这类数据往往具有强非线性、强耦合、时变性、噪声干扰显著以及样本分布不稳定等特点，因此传统线性回归、ARIMA、简单滑动平均等方法在复杂场景中的适应性有限。即使是部分机器学习模型，如果参数选择不当，也容易出现泛化不足、局部最优、对异常点敏感等问题。
支持向量机回归模型在小样本、高维、非线性建模方面具有稳定的理论基础，尤其适合处理样本规模不算巨大、特征维度较多、变量间关系复杂的预测任务。SVM通过核函数映射机制把输入空间转移到高维特征空间，在结构风险最小化原则下寻找最优 ...