代码原理
基于相关向量机（RVM）进行数据时序预测的步骤如下：
1. 数据准备：准备时间序列数据集，包括历史观测值和对应的目标值，按照时间顺序排列。
2. 特征提取：将时间序列数据转换为适合RVM算法的特征表示。可以使用各种特征工程方法，例如统计特征（平均值、标准差等）、滑动窗口特征、傅里叶变换等，将原始数据转换为一组特征。
3. 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集。通常将较早的数据作为训练集，较新的数据作为测试集。
4. 模型训练：使用RVM算法对训练集进行训练。RVM通过利用贝叶斯推断和稀疏性假设，从训练数据中自动选择相关向量，并估计相关向量的权重。该过程通过最大化边缘似然来进行模型选择和参数估计。
5. 模型预测：使用训练好的RVM模型对测试集进行预测。根据输入特征，RVM将样本进行分类或进行回归预测。
需要注意的是，RVM适用于一般的分类和回归任务，但对于时间序列预测（单输入输出）这类问题，使用专门的时间序列预测算法（如ARIMA、LSTM等）可能更为合适，因为这些算法能够更好地考虑时序特征。在实际应用中，可以根据具体情况选择最合适的算法。
代码效果图
🔥 往期代码大汇总🔥
🎯1.信号分解🎯
| 1.经验模态分解 | EMD |
| 2.集合经验模态分解 | EEMD |
| 3.互补集合经验模态分解 | CEEMD |
| 4.自适应噪声完全EEMD | CEEMDAN |
| 5.改进的完全集合经验模态分解 | ICEEMDAN |
| 6.快速集合经验模态分解 | FEEMD |
| 7.改进的EEMD算法 | MEEMD |
| 8.变分模态分解 | VMD |
| 9.逐次变分模态分解 | SVMD |
| 10.多元变分模态分解 | MVMD |
| 11.经验小波分解 | EWT |
| 12.固有时间尺度分解 | ITD |
| 13.傅里叶分解 | FDM |
💡2.信号分解+FFT+HHT算法💡
| 【MATLAB】EMD+FFT+HHT组合算法 |
| 【MATLAB】EEMD+FFT+HHT组合算法 |
| 【MATLAB】CEEMD+FFT+HHT组合算法 |
| 【MATLAB】CEEMDAN+FFT+HHT组合算法 |
| 【MATLAB】ICEEMDAN+FFT+HHT组合算法 |
| 【MATLAB】FEEMD+FFT+HHT组合算法 |
| 【MATLAB】MEEMD+FFT+HHT组合算法 |
| 【MATLAB】VMD+FFT+HHT组合算法 |
| 【MATLAB】SVMD+FFT+HHT组合算法 |
| 【MATLAB】MVMD+FFT+HHT组合算法 |
| 【MATLAB】EWT+FFT+HHT组合算法 |
| 【MATLAB】FDM+FFT+HHT组合算法 |
| 【MATLAB】SSA+FFT+HHT组合算法 |
| 【MATLAB】SSD+FFT+HHT组合算法 |
| 【MATLAB】RLMD+FFT+HHT组合算法 |
| 【MATLAB】LMD+FFT+HHT组合算法 |
💡3.基于模态分解的信号去噪算法（基础版）💡
| 基于EMD分解的信号去噪算法（基础版） |
| 基于EEMD分解的信号去噪算法（基础版） |
| 基于CEEMD分解的信号去噪算法（基础版） |
| 基于CEEMD分解的信号去噪算法（基础版） |
| 基于CEEMDAN分解的信号去噪算法（基础版） |
| 基于ICEEMDAN分解的信号去噪算法（基础版） |
| 基于VMD分解的信号去噪算法（基础版） |
| 基于SVMD分解的信号去噪算法（基础版） |
| 基于SVMD分解的信号去噪算法（基础版） |
💡4.基于信号分解-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪💡
| 基于EEMD-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪 |
| 基于EEMD-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪 |
| 基于CEEMD-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪 |
| 基于ICEEMDAN-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪 |
| 基于ICEEMDAN-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪 |
| 基于MEEMD-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪 |
| 基于FEEMD-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪 |
| 基于VMD-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪 |
| 基于SVMD-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪 |
| 基于MVMD-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪 |
| 基于LMD-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪 |
| 基于RLMD-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪 |
| 基于SSD-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪 |
| 基于SSA-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪 |
| 基于TVF-EMD-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪 |
| 基于EWT-SpEn(样本熵)联合小波阈值去噪 |
💡5.基于深度学习的信号预测算法💡
| 基于卷积神经网络（CNN）的数据时序预测（单输入输出） |
| 基于CNN-SVM的数据时序预测（单输入输出） |
| 基于CNN-LSSVM的数据时序预测（单输入输出） |
| 基于CNN-GRU的数据时序预测（单输入输出） |
| 基于CNN-RVM的数据时序预测（单输入输出） |
| 基于CNN-BiLSTM的数据时序预测（单输入输出） |
| 基于时间卷积网络（TCN）的数据时序预测（单输入输出） |
| 基于回归分析（REGRESS）的数据时序预测 |
| 基于双向门控循环单元的数据时序预测（单输入输出） |
| 基于门控循环单元（GRU）的数据时序预测（单输入输出） |
| 基于CNN-GRU-Attention的数据分类预测算法 |
💡5.智能优化算法的VMD参数优化💡
| 基于智能优化算法优化VMD |
| 基于哈里斯鹰优化(HHO)算法优化VMD参数(HHO-VMD) |
| 基于灰狼算法(GWO)优化的VMD参数（GWO-VMD） |
| 基于飞蛾扑火算法(MFO)优化的VMD参数（MFO-VMD） |
| 基于蜻蜓优化算法 (DA)优化的VMD参数(DA-VMD) |
💡5.论文代码复现💡
| 论文复现：SSA-VMD与小波分解结合的GNSS坐标时序降噪方法 |
| 论文复现：桥梁GNSS－RTK变形监测数据的CEEMDAN－WT联合降噪法 |
| 论文代码复现：基于CEEMD的地震数据小波阈值去噪方法研究 |
| 论文复现：基于EMD与IMF能量的桥梁应变温度效应成分的提取 |
| 需要代码复现可私信博主 |
🕵️♂️最后🕵️♂️
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