1.模型原理

基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的时间序列预测是利用 SVM 算法对时间序列数据进行建模和预测。下面是详细描述带有公式的基于 SVM 的时间序列预测的步骤：

1. 数据准备：

   • 收集时间序列数据，包括时间步长和相应的目标值。
   • 确保数据集经过预处理，如平稳化处理（去除趋势和季节性）、标准化等。

2. 特征提取：

   • 将时间序列数据转换为特征向量。
   • 常见的特征提取方法包括统计特征（如均值、标准差、最大值、最小值等）和频域特征（如傅里叶变换）。

3. 数据划分：

   • 将数据集划分为训练集和测试集。
   • 通常，时间序列数据按照时间顺序划分，保证训练集在前，测试集在后。

4. 模型构建：

   • 选择使用支持向量机进行时间序列预测。