# 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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## Contents

- 清空环境变量
- 原始数据的提取
- 对原始数据进行模糊信息粒化
- 利用SVM对Low进行回归预测
- 对于Low的回归预测结果分析
- 利用SVM对R进行回归预测
- 对于R的回归预测结果分析
- 利用SVM对Up进行回归预测
- 对于Up的回归预测结果分析
- 子函数 SVMcgForRegress.m

## 清空环境变量

    function chapter15

    tic;
    clear;
    clc;

## 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);
    grid on;
    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';
    [Low,R,Up]=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);
    grid on;
    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
    [low,low_ps] = mapminmax(Low);
    low_ps.ymin = 100;
    low_ps.ymax = 500;
    % 对Low进行归一化
    [low,low_ps] = mapminmax(Low,low_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);
    grid on;
    % 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
    [bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(low,tsx,-10,10,-10,10,3,1,1,0.1);

    % 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',bestmse,bestc,bestg);
    disp(str);

    % 根据粗略选择的结果图再进行精细选择
    [bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(low,tsx,-4,8,-10,10,3,0.5,0.5,0.05);

    % 打印精细选择结果
    disp('打印精细选择结果');
    str = sprintf( 'SVM parameters for Low:Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg);
    disp(str);

    % 训练SVM
    cmd = ['-c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg) , ' -s 3 -p 0.1'];
    low_model = svmtrain(low, tsx, cmd);

    % 预测
    [low_predict,low_mse] = svmpredict(low,tsx,low_model);
    low_predict = mapminmax('reverse',low_predict,low_ps);
    predict_low = svmpredict(1,win_num+1,low_model);
    predict_low = mapminmax('reverse',predict_low,low_ps);
    predict_low

    打印粗略选择结果
    SVM parameters for Low:Best Cross Validation MSE = 35.0879 Best c = 256 Best g = 0.03125
    打印精细选择结果
    SVM parameters for Low:Best Cross Validation MSE = 35.0177 Best c = 256 Best g = 0.0220971
    Mean squared error = 22.0054 (regression)
    Squared correlation coefficient = 0.995366 (regression)
    Mean squared error = 85135.8 (regression)
    Squared correlation coefficient = -1.#IND (regression)

    predict_low =

      2.7968e+003

## 对于Low的回归预测结果分析

    figure;
    hold on;
    plot(Low,'b+');
    plot(low_predict,'r*');
    legend('original low','predict low',2);
    title('original vs predict','FontSize',12);
    grid on;
    figure;
    error = low_predict - Low';
    plot(error,'ro');
    title('误差(predicted data-original data)','FontSize',12);
    grid on;
    snapnow;

## 利用SVM对R进行回归预测

    % 数据预处理,将R进行归一化处理
    % mapminmax为matlab自带的映射函数
    [r,r_ps] = mapminmax(R);
    r_ps.ymin = 100;
    r_ps.ymax = 500;
    % 对R进行归一化
    [r,r_ps] = mapminmax(R,r_ps);
    % 画出R归一化后的图像
    figure;
    plot(r,'r*');
    title('r归一化后的图像','FontSize',12);
    grid on;
    % 对R进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求
    r = r';
    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
    [bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(r,tsx,-10,10,-10,10,3,1,1,0.1);

    % 打印粗略选择结果
    disp('打印粗略选择结果');
    str = sprintf( 'SVM parameters for R:Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg);
    disp(str);

    % 根据粗略选择的结果图再进行精细选择
    [bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(r,tsx,-4,8,-10,10,3,0.5,0.5,0.05);

    % 打印精细选择结果
    disp('打印精细选择结果');
    str = sprintf( 'SVM parameters for R:Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg);
    disp(str);

    % 训练SVM
    cmd = ['-c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg) , ' -s 3 -p 0.1'];
    r_model = svmtrain(r, tsx, cmd);

    % 预测
    [r_predict,r_mse] = svmpredict(r,tsx,low_model);
    r_predict = mapminmax('reverse',r_predict,r_ps);
    predict_r = svmpredict(1,win_num+1,r_model);
    predict_r = mapminmax('reverse',predict_r,r_ps);
    predict_r

    打印粗略选择结果
    SVM parameters for R:Best Cross Validation MSE = 22.7823 Best c = 256 Best g = 0.03125
    打印精细选择结果
    SVM parameters for R:Best Cross Validation MSE = 22.7823 Best c = 256 Best g = 0.03125
    Mean squared error = 26.2007 (regression)
    Squared correlation coefficient = 0.995898 (regression)
    Mean squared error = 84653.7 (regression)
    Squared correlation coefficient = -1.#IND (regression)

    predict_r =

      2.9500e+003

## 对于R的回归预测结果分析

    figure;
    hold on;
    plot(R,'b+');
    plot(r_predict,'r*');
    legend('original r','predict r',2);
    title('original vs predict','FontSize',12);
    grid on;
    figure;
    error = r_predict - R';
    plot(error,'ro');
    title('误差(predicted data-original data)','FontSize',12);
    grid on;
    snapnow;

## 利用SVM对Up进行回归预测

    % 数据预处理,将up进行归一化处理
    % mapminmax为matlab自带的映射函数
    [up,up_ps] = mapminmax(Up);
    up_ps.ymin = 100;
    up_ps.ymax = 500;
    % 对Up进行归一化
    [up,up_ps] = mapminmax(Up,up_ps);
    % 画出Up归一化后的图像
    figure;
    plot(up,'gx');
    title('Up归一化后的图像','FontSize',12);
    grid on;
    % 对up进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求
    up = up';
    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
    [bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(up,tsx,-10,10,-10,10,3,1,1,0.5);

    % 打印粗略选择结果
    disp('打印粗略选择结果');
    str = sprintf( 'SVM parameters for Up:Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg);
    disp(str);

    % 根据粗略选择的结果图再进行精细选择
    [bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(up,tsx,-4,8,-10,10,3,0.5,0.5,0.2);

    % 打印精细选择结果
    disp('打印精细选择结果');
    str = sprintf( 'SVM parameters for Up:Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg);
    disp(str);

    % 训练SVM
    cmd = ['-c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg) , ' -s 3 -p 0.1'];
    up_model = svmtrain(up, tsx, cmd);

    % 预测
    [up_predict,up_mse] = svmpredict(up,tsx,up_model);
    up_predict = mapminmax('reverse',up_predict,up_ps);
    predict_up = svmpredict(1,win_num+1,up_model);
    predict_up = mapminmax('reverse',predict_up,up_ps);
    predict_up

    打印粗略选择结果
    SVM parameters for Up:Best Cross Validation MSE = 23.8758 Best c = 512 Best g = 0.0625
    打印精细选择结果
    SVM parameters for Up:Best Cross Validation MSE = 23.895 Best c = 256 Best g = 0.0220971
    Mean squared error = 11.108 (regression)
    Squared correlation coefficient = 0.997625 (regression)
    Mean squared error = 96798.9 (regression)
    Squared correlation coefficient = -1.#IND (regression)

    predict_up =

      3.2673e+003

## 对于Up的回归预测结果分析

    figure;
    hold on;
    plot(Up,'b+');
    plot(up_predict,'r*');
    legend('original up','predict up',2);
    title('original vs predict','FontSize',12);
    grid on;
    figure;
    error = up_predict - Up';
    plot(error,'ro');
    title('误差(predicted data-original data)','FontSize',12);
    grid on;
    toc;
    snapnow;

    Elapsed time is 1954.186325 seconds.

## 子函数 SVMcgForRegress.m

    function [mse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,msestep)
    % SVMcgForClass
    % 输入:
    % train_label:训练集标签.要求与libsvm工具箱中要求一致.
    % train:训练集.要求与libsvm工具箱中要求一致.
    % cmin:惩罚参数c的变化范围的最小值(取以2为底的对数后),即 c_min = 2^(cmin).默认为 -5
    % cmax:惩罚参数c的变化范围的最大值(取以2为底的对数后),即 c_max = 2^(cmax).默认为 5
    % gmin:参数g的变化范围的最小值(取以2为底的对数后),即 g_min = 2^(gmin).默认为 -5
    % gmax:参数g的变化范围的最小值(取以2为底的对数后),即 g_min = 2^(gmax).默认为 5
    % v:cross validation的参数,即给测试集分为几部分进行cross validation.默认为 3
    % cstep:参数c步进的大小.默认为 1
    % gstep:参数g步进的大小.默认为 1
    % msestep:最后显示MSE图时的步进大小.默认为 20
    % 输出:
    % bestacc:Cross Validation 过程中的最高分类准确率
    % bestc:最佳的参数c
    % bestg:最佳的参数g

    % about the parameters of SVMcgForRegress
    if nargin < 10
        msestep = 0.1;
    end
    if nargin < 7
        msestep = 0.1;
        v = 3;
        cstep = 1;
        gstep = 1;
    end
    if nargin < 6
        msestep = 0.1;
        v = 3;
        cstep = 1;
        gstep = 1;
        gmax = 5;
    end
    if nargin < 5
        msestep = 0.1;
        v = 3;
        cstep = 1;
        gstep = 1;
        gmax = 5;
        gmin = -5;
    end
    if nargin < 4
        msestep = 0.1;
        v = 3;
        cstep = 1;
        gstep = 1;
        gmax = 5;
        gmin = -5;
        cmax = 5;
    end
    if nargin < 3
        msestep = 0.1;
        v = 3;
        cstep = 1;
        gstep = 1;
        gmax = 5;
        gmin = -5;
        cmax = 5;
        cmin = -5;
    end
    % X:c Y:g cg:mse
    [X,Y] = meshgrid(cmin:cstep:cmax,gmin:gstep:gmax);
    [m,n] = size(X);
    cg = zeros(m,n);
    % record accuracy with different c & g,and find the best mse with the smallest c
    bestc = 0;
    bestg = 0;
    mse = 10^10;
    basenum = 2;
    for i = 1:m
        for j = 1:n
            cmd = ['-v ',num2str(v),' -c ',num2str( basenum^X(i,j) ),' -g ',num2str( basenum^Y(i,j) ),' -s 3'];
            cg(i,j) = svmtrain(train_label, train, cmd);

            if cg(i,j) < mse
                mse = cg(i,j);
                bestc = basenum^X(i,j);
                bestg = basenum^Y(i,j);
            end
            if ( cg(i,j) == mse && bestc > basenum^X(i,j) )
                mse = cg(i,j);
                bestc = basenum^X(i,j);
                bestg = basenum^Y(i,j);
            end

        end
    end

    [cg,ps] = mapminmax(cg);
    % draw the accuracy with different c & g
    figure;
    [C,h] = contour(X,Y,cg,0:msestep:1);
    clabel(C,h,'FontSize',10,'Color','r');
    xlabel('log2c','FontSize',10);
    ylabel('log2g','FontSize',10);
    grid on;

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