MATLAB实现卷积支持向量机（CNN-SVM）进行时间序列预测的详细项目实例（包含详细的完整的程序和数据）

内容概要：本文详细介绍了一个在MATLAB环境下实施卷积支持向量机（CNN-SVM）来进行时间序列预测的实例流程。涵盖了从时间序列的数据获取到用卷积神经网络（CNN）提取有用的局部特征直至最终采用支持向量机（SVM）完成预测的所有重要步骤，并给出了一组基于随机生成数据的工作案例演示及模型的精确度检验方法。另外提供了系统的整体结构框架以及扩展工作的指导思想。 适用人群：适合于那些想了解并在MATLAB平台上具体应用CNN-SVM开展时间序列分析和预测的研究者、学者或者具有一定MATLAB编程技能的专业人员。 使用场景及目标：目的在于通过对模拟数据进行CNN-SVM的全流程演练，让读者熟悉此混合机器学习方式的技术细节并且学会怎样对其它时间序列数据实行有效预测并评估。 补充说明：进一步地提出了一些潜在研究方向比如提升训练数据的质量、对现有模型参数加以优化、增设图形化的预测分析成果展示或是与其他典型的时间序列处理算法做对比测试等。