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雷达卡
Python
实现基于
BO-SVM
贝叶斯优化算法（
BO）优化支持向量机进行数据多变量时间序列预测的详细项目实例
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随着工业自动化、智能制造、金融风控、气象预报等领域对数据驱动决策的依赖不断加深，多变量时间序列数据预测的需求愈加突出。多变量时间序列数据通常包含多个相关联的变量，随时间演变形成复杂的动态模式。这些数据的内在特征具有非线性、多维耦合以及时序依赖等特点，使得传统的单变量或简单线性模型难以有效捕捉其深层次结构与规律。为此，设计高效、准确的多变量时间序列预测模型成为提升系统智能化水平的重要研究方向。
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为一种经典的机器学习算法，凭借其优越的泛化能力和对小样本高维数据的适应性，已广泛应用于分类与回归任务。尤其在时间序列预测中，支持向量回归（SVR）能有效处理非线性关系，提供较为稳定的预测结果。然而，SVM模型的性能高度依赖于超参数的选择，如核函数类型、惩罚系数C以及核函数参数γ。传统的参数调优多依赖 ...
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