matlab中多元负荷预测代码程序

Matlab中多元负荷预测代码程序可以基于统计学方法或机器学习方法进行实现。以下是一个示例代码：

% 加载数据
load('load_data.mat');

% 数据预处理
inputData = NormalizeData(loadData); % 数据归一化

% 分离训练集和测试集
trainData = inputData(1:200,:);  % 前200个样本作为训练集
testData = inputData(201:end,:); % 后面的样本作为测试集

% 创建并训练预测模型
mdl = fitlm(trainData(:,1:end-1), trainData(:,end)); % 创建线性回归模型
% 可以根据具体情况选择其他预测模型，如神经网络、支持向量机等

% 在训练集上进行预测
trainPredict = predict(mdl, trainData(:,1:end-1)); 

% 在测试集上进行预测
testPredict = predict(mdl, testData(:,1:end-1)); 

% 计算模型性能指标
trainRMSE = sqrt(mean((trainData(:,end) - trainPredict).^2)); % 计算训练集均方根误差
testRMSE = sqrt(mean((testData(:,end) - testPredict).^2)); % 计算测试集均方根误差

% 可视化预测结果
figure;
plot(1:size(trainData,1), trainData(:,end), 'b', 'LineWidth', 1.5); % 绘制训练集实际负荷曲线
hold on;
plot(1:size(trainData,1), trainPredict, 'r--', 'LineWidth', 1.5); % 绘制训练集预测负荷曲线
xlabel('时间');
ylabel('负荷');
legend('实际负荷', '预测负荷');
title('训练集负荷预测结果');

figure;
plot(1:size(testData,1), testData(:,end), 'b', 'LineWidth', 1.5); % 绘制测试集实际负荷曲线
hold on;
plot(1:size(testData,1), testPredict, 'r--', 'LineWidth', 1.5); % 绘制测试集预测负荷曲线
xlabel('时间');
ylabel('负荷');
legend('实际负荷', '预测负荷');
title('测试集负荷预测结果');

以上示例代码演示了使用线性回归模型进行多元负荷预测的过程。首先，加载负荷数据并进行预处理，然后将数据分为训练集和测试集。接下来，通过`fitlm`函数创建线性回归模型，并在训练集上进行训练。通过`predict`函数分别在训练集和测试集上进行负荷预测，并计算预测结果的均方根误差。最后，使用`plot`函数绘制训练集和测试集的实际负荷曲线和预测负荷曲线，以便可视化分析预测结果。根据具体业务需求，可以选择其他预测模型，并进行相应的代码调整。