LSTM-SVM多变量时序预测（Matlab完整源码和数据）

效果一览

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基本介绍

代码主要功能
该代码实现了一个LSTM-SVM多变量时序预测模型，核心流程如下：

数据预处理：导入数据、划分训练/测试集、归一化处理

LSTM特征提取：构建LSTM网络提取特征

SVM预测：使用提取的特征训练SVM模型

结果评估：计算RMSE、R²、MAE等7种评估指标

可视化分析：绘制预测结果对比图、误差分析图和拟合曲线

算法步骤
数据准备阶段、LSTM特征提取、SVM建模预测、评估指标计算

可视化输出

预测值 vs 真实值对比曲线

相对误差分布条形图

预测-真实值散点拟合图

运行环境要求
MATLAB版本：2023b+

依赖工具箱：

Deep Learning Toolbox (LSTM训练)

Statistics and Machine Learning Toolbox (数据预处理)

LIB-SVM第三方库 (SVM实现)

典型应用场景
复杂特征提取：

当原始特征与目标变量存在非线性关系时

需要自动特征工程的场景（LSTM替代手动特征工程）

小样本预测：

SVM在小样本数据集上表现优异

LSTM特征提取可提升模型泛化能力

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程序设计

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%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行%%  导入数据num_samples = length(result);  % 样本个数
or_dim = size(result, 2);      % 原始特征+输出数目%%  数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度%%  划分训练集和测试集
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);%%  数据归一化
[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);%%  数据平铺
%   将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
%   也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
%   但是应该始终和输入层数据结构保持一致
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));