用SVM做时间序列预测真绝！最新思路无敌了，卷不动的进来看！

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时间序列预测算法如今也算是百花齐放了，不过最近大家都在卷爆火的Transformer-based，卷不动的盆友其实也可以考虑从传统方法下手找创新，比如 用SVM做时间序列预测。 SVM是一种经典的机器学习算法，在处理非线性及高维模式识别方面很有优势，而且通过核函数的引入，SVM还能捕捉时间序列数据中的复杂动态，给我们提供更快的训练速度和更好的模型解释性，因此 基于SVM的时序预测也是当前时序领域的一个研究热点。 目前该研究方向的应用范围极广，涵盖了金融市场预测、股票价格预测、交通流量预测等多个领域，说明 创新需求大， 加上没有Transformer-based卷，对论文er来说是个发文的好选择。 本文挑选了 9个 基于SVM的时序预测新成果 ，方便大家快速了解其最新动态，想找idea的同学可以直接看，方法和创新点已简单提炼~ 扫码添加小享， 回复“ ………………………………