一种基于时间序列支持向量回归的金融数据去噪方法

本发明公开了一种基于时间序列支持向量回归的金融数据去噪方法，主要涉及小波降噪领域。包括以下处理步骤；对原始数据进行预处理；对原始数据构件时间序列数据集；对实现序列数据集进行划分，划分为训练集和测试集；选择支持向量回归方法和核函数，训练支持向量回归模型并进行调整参数；选择训练完成的支持向量回归模型对数据进行回归预测，识别和过滤数据中的噪声；优化支持向量回归模型。本发明的有益效果在于：时间序列支持向量回归的方法适用于处理复杂的金融时间序列数据。利用SVR方法对金融数据进行建模和预测，可以有效的捕捉数据中的规律和趋势，提高数据分析的准确性和可靠性。