在MATLAB上用支持向量机预测电力负荷
时间: 2023-10-31 20:08:26 浏览: 91
Matlab实现基于SVR支持向量机回归的电力负荷预测模型(完整源码和数据)
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使用支持向量机(SVM)预测电力负荷是一种常见的方法。下面是一个简单的示例,说明如何在MATLAB上使用SVM预测电力负荷。
1. 数据准备
在使用SVM预测电力负荷之前,需要准备相应的数据集。这个数据集应该包含历史上的电力负荷数据,以及可能影响电力负荷的其他因素,如天气、季节等。
为了演示,我们使用MATLAB中自带的电力负荷数据集。首先,加载数据集:
```
load(fullfile(matlabroot,'examples','stats','electric.mat'))
```
然后,将数据集拆分为训练集和测试集:
```
trainInd = 1:800;
testInd = 801:1096;
trainData = table(temp(trainInd),holidays(trainInd),...
week(trainInd),month(trainInd),...
day(trainInd),quarter(trainInd),...
year(trainInd),electric(trainInd),...
'VariableNames',{'Temp','Holidays','Week','Month',...
'Day','Quarter','Year','Electric'});
testData = table(temp(testInd),holidays(testInd),...
week(testInd),month(testInd),...
day(testInd),quarter(testInd),...
year(testInd),electric(testInd),...
'VariableNames',{'Temp','Holidays','Week','Month',...
'Day','Quarter','Year','Electric'});
```
这里,我们将温度、假期、星期、月份、日期、季度和年份作为特征,电力负荷作为目标变量。
2. 模型训练
接下来,我们使用fitrsvm函数训练SVM模型:
```
mdl = fitrsvm(trainData,'Electric','KernelFunction','gaussian',...
'KernelScale','auto','Standardize',true);
```
这里,我们使用高斯核函数作为SVM的内核函数,并将内核尺度设置为自动调整。我们还将输入变量标准化,以确保它们在相同的尺度上。
3. 模型评估
训练完成后,我们需要评估模型的性能。我们可以使用predict函数来预测测试集上的电力负荷,并使用meanSquaredError函数计算预测误差的平均值。
```
yPred = predict(mdl,testData);
mse = meanSquaredError(testData.Electric,yPred)
```
这里,我们使用MSE作为性能指标。MSE越小,表示模型的预测误差越小,性能越好。
4. 结果可视化
最后,我们可以使用plot函数将实际电力负荷与预测电力负荷进行比较。这可以帮助我们更好地理解模型的性能。
```
plot(testData.Year,testData.Electric,'b')
hold on
plot(testData.Year,yPred,'r')
xlabel('Year')
ylabel('Electric Load')
legend('Actual','Predicted')
```
这里,我们将实际电力负荷用蓝色线表示,将预测电力负荷用红色线表示。图形中的重叠部分表示模型的预测结果与实际结果的相似程度。
以上就是使用支持向量机预测电力负荷的基本流程。当然,具体的实现可能会因为数据集的不同而有所变化。
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