SVM神经网络的信息粒化时序回归预测 matlab程序

SVM神经网络的信息粒化时序回归预测 matlab程序 供大家学习

%% SVM神经网络的信息粒化时序回归预测----上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测 
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% 			该案例作者申明：				1：本人长期驻扎在此板块里，对该案例提问，做到有问必答。	2：此案例有配套的教学视频，配套的完整可运行Matlab程序。						3：以下内容为该案例的部分内容（约占该案例完整内容的1/10）。							4：此案例为原创案例，转载请注明出处（Matlab中文论坛，《Matlab神经网络30个案例分析》）。							5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。							6：您看到的以下内容为初稿，书籍的实际内容可能有少许出入，以书籍实际发行内容为准。					7：此书其他常见问题、预定方式等，请点击这里。	
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%% 清空环境变量
function chapter15
tic;
close all;
clear;
clc;
format compact;
%% 原始数据的提取

% 载入测试数据上证指数（1990.12.19-2009.08.19）
% 数据是一个4579*6的double型的矩阵每一行表示每一天的上证指数
% 6列分别表示当天上证指数的开盘指数指数最高值指数最低值收盘指数当日交易量当日交易额.
load chapter15_sh.mat;

% 提取数据
ts = sh_open;
time = length（ts）;

% 画出原始上证指数的每日开盘数
figure;
plot（ts‘LineWidth‘2）;
title（‘上证指数的每日开盘数（1990.12.20-2009.08.19）‘‘FontSize‘12）;
xlabel（‘交易日天数（1990.12.19-2009.08.19）‘‘FontSize‘12）;
ylabel（‘开盘数‘‘FontSize‘12）;
grid on;
print -dtiff -r600 original;

snapnow;

%% 对原始数据进行模糊信息粒化

win_num = floor（time/5）;
tsx = 1:win_num;
tsx = tsx‘;
[LowRUp]=FIG_D（ts‘‘triangle‘win_num）;

% 模糊信息粒化可视化图
figure;
hold on;
plot（Low‘b+‘）;
plot（R‘r*‘）;
plot（Up‘gx‘）;
hold off;
legend（‘Low‘‘R‘‘Up‘2）;
title（‘模糊信息粒化可视化图‘‘FontSize‘12）;
xlabel（‘粒化窗口数目‘‘FontSize‘12）;
ylabel（‘粒化值‘‘FontSize‘12）;
grid on;
print -dtiff -r600 FIGpic;

snapnow;
%% 利用SVM对Low进行回归预测

% 数据预处理将Low进行归一化处理
% mapminmax为matlab自带的映射函数
[lowlow_ps] = mapminmax（Low）;
low_ps.ymin = 100;
low_ps.ymax = 500;
% 对Low进行归一化
[lowlow_ps] = mapminmax（Lowlow_ps）;
% 画出Low归一化后的图像
figure;
plot（low‘b+‘）;
title（‘Low归一化后的图像‘‘FontSize‘12）;
xlabel（‘粒化窗口数目‘‘FontSize‘12）;
ylabel（‘归一化后的粒化值‘‘FontSize‘12）;
grid on;
print -dtiff -r600 lowscale;
% 对low进行转置以符合libsvm工具箱的数据格式要求
low = low‘;
snapnow;

% 选择回归预测分析中最佳的SVM参数c&g
% 首先进行粗略选择
[bestmsebestcbestg] = SVMcgForRegress（lowtsx-1010-10103110.11）;

% 打印粗略选择结果
disp（‘打印粗略选择结果‘）;
str = sprintf（ ‘SVM parameters for Low:Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g‘bestmsebestcbestg）;
disp（str）;

% 根据粗略选择的结果图再进行精细选择
[bestmsebestcbestg] = SVMcgForRegress（low

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       11079  2009-11-13 16:07  SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\chapter15.m
     文件      256680  2010-01-30 18:39  SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\chapter15_sh.mat
     目录           0  2012-06-30 15:20  SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\
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     文件        4443  2009-10-03 21:49  SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15.png
     文件        8510  2009-10-03 21:16  SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_01.png
     文件       15731  2009-10-03 21:16  SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_02.png
     文件       10641  2009-10-03 21:16  SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_03.png
     文件       11691  2009-10-03 21:27  SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_04.png
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     文件       12615  2009-10-03 21:27  SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_06.png
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     文件        7704  2009-10-03 21:49  SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_14.png
     文件        8789  2009-10-03 21:49  SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_15.png
     文件       12046  2009-10-03 21:49  SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_16.png
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     文件     1856042  2010-02-01 13:23  SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\original.tif