电力负荷预测matlab

在MATLAB中进行电力负荷预测可以使用各种时间序列预测方法。一种常用的方法是基于ARIMA模型的预测。ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列分析和预测的统计模型，它可以捕捉到时间序列数据中的趋势和季节性。在MATLAB中，可以使用arima函数来拟合ARIMA模型，并使用forecast函数进行预测。

另一种常用的方法是基于神经网络的预测。神经网络可以通过学习历史负荷数据的模式来预测未来的负荷。在MATLAB中，可以使用narnet函数来创建一个递归神经网络，并使用predict函数进行预测。

除了这些方法，还有其他一些方法可以用于电力负荷预测，如支持向量回归（SVR）、随机森林（Random Forest）等。在MATLAB中，可以使用相应的函数来实现这些方法。

总之，MATLAB提供了丰富的工具和函数来进行电力负荷预测，可以根据具体的需求选择合适的方法进行预测分析。