MATLAB神经网络30个案例分析源代码[Demo]chapter151

【MATLAB神经网络30个案例分析源代码[Demo]chapter151】是一个关于使用MATLAB进行神经网络和支持向量机(SVM)回归预测的案例。案例中，作者通过对上证指数的历史数据进行分析，展示了如何运用SVM进行序列预测。以下是详细的知识点解析： 1. **环境变量清空**：在MATLAB编程中，`clear all;`用于清除所有已定义的变量，`close all;`关闭所有图形窗口，`clc;`清空命令窗口，`format compact;`设置输出格式为紧凑型，节省内存。 2. **数据加载**：案例中加载了一个名为`chapter15_sh.mat`的文件，其中包含从1990年12月19日至2009年8月19日的上证指数数据，数据矩阵共有4579行，6列，包括开盘指数、最高值、最低值、收盘指数、交易量和交易额。 3. **数据提取**：从加载的数据中，提取了上证指数的开盘指数`ts`，并计算其长度`time`，以便后续处理。 4. **数据可视化**：使用`plot`函数绘制了上证指数每日开盘数的时间序列图，有助于观察数据的趋势。 5. **模糊信息粒化**：采用了模糊信息粒化方法，对原始数据进行处理，目的是减少数据的复杂性，提高预测精度。这里，粒化窗口大小为时间长度的五分之一，通过函数`FIG_D`生成了三个粒化结果：Low、R、Up，分别代表下限、中值和上限，并绘制了可视化图。 6. **SVM回归预测**： - **数据预处理**：对粒化结果`Low`进行归一化，使用MATLAB的`mapminmax`函数，使得数据映射到[100, 500]的区间。 - **SVM参数选择**：在回归预测中，SVM的参数c和g的选择对模型性能至关重要。案例中提到要进行参数选择，通常通过交叉验证或网格搜索来找到最优的c和g值。 - **SVM模型训练**：使用归一化的`Low`数据训练SVM回归模型，模型构建可能涉及到libsvm工具箱。 - **预测与结果分析**：对R和Up的回归预测也进行了类似的处理，包括归一化、参数选择、模型训练以及预测结果的分析。 7. **SVM回归原理**：SVM是一种监督学习方法，常用于分类和回归问题。在回归任务中，SVM通过找到一个超平面，使训练样本的预测误差最小化，从而实现对未知数据的预测。 8. **案例资源**：案例作者提供了配套的教学视频、书籍预订链接以及联系方式，便于用户进一步学习和交流。 9. **版权声明**：案例为原创作品，转载请注明来源，作者鼓励与相关研究者进行交流和合作，可能根据反馈更新案例内容。 这个案例全面展示了如何使用MATLAB结合SVM进行序列数据的预处理、建模和预测，对理解SVM在时间序列分析中的应用具有指导意义。通过类似的方法，可以应用于其他金融市场的数据分析或预测，以及其他领域的序列数据处理问题。