写一组MATLAB代码要求实现输入温度湿度节假日的数据后可以得到电力负荷预测值

以下是一个简单的MATLAB代码示例，可以根据输入的温度、湿度和节假日信息来预测电力负荷：

% 输入数据
temp = [25 26 28 30 32 33 35 36 34 31 28 26];
humidity = [50 55 60 65 70 75 80 85 90 85 80 75];
holiday = [0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0];

% 将输入数据转换为表格
data = table(temp', humidity', holiday');

% 加载已经训练好的模型
load trained_model.mat

% 使用已训练好的模型进行预测
predicted_load = predict(trained_model, data);

% 输出预测结果
disp(predicted_load);

在上面的代码中，我们首先输入了温度、湿度和节假日的数据，并将它们转换为一个表格。然后，我们加载了一个已经训练好的模型（在这里我们假设已经训练好了一个模型并将其保存在 trained_model.mat 文件中），并使用该模型对输入数据进行预测。最后，我们输出预测结果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要更复杂的预处理和特征工程，以及更精细的模型调整和验证。

相关问题

已知负荷数据24×4，写一组lstm负荷预测的matlab代码，

好的，以下是一组简单的 MATLAB 代码，用于使用 LSTM 模型进行负荷预测：

首先，我们需要将负荷数据分为训练集和测试集。这里我们使用前 20 天的数据来训练模型，并使用后 4 天的数据来测试模型。

% 加载负荷数据
load('load_data.mat');

% 定义训练和测试数据
train_data = load_data(1:20*24);
test_data = load_data(20*24+1:end);

接下来，我们需要将数据转换为 LSTM 模型所需的格式。这里，我们将每个输入序列定义为 24 个连续小时的负荷数据。我们将使用前 23 个小时的负荷数据来预测下一个小时的负荷数据。

% 将数据转换为 LSTM 模型所需的格式
num_hours = 24; % 定义每个输入序列的小时数
X_train = [];
Y_train = [];
X_test = [];
Y_test = [];

% 构造训练数据
for i = 1:num_hours:length(train_data)-num_hours
    x = train_data(i:i+num_hours-1);
    y = train_data(i+num_hours);
    X_train = [X_train; x];
    Y_train = [Y_train; y];
end

% 构造测试数据
for i = 1:num_hours:length(test_data)-num_hours
    x = test_data(i:i+num_hours-1);
    y = test_data(i+num_hours);
    X_test = [X_test; x];
    Y_test = [Y_test; y];
end

接下来，我们需要定义 LSTM 模型。这里我们使用一个包含两个隐藏层的 LSTM 模型，每个隐藏层包含 50 个 LSTM 单元。我们还使用一个密集层来将 LSTM 输出映射到单个预测值。

% 定义 LSTM 模型
num_features = 1; % 输入特征数（这里只有一个负荷值）
num_units = 50; % LSTM 单元数量
num_layers = 2; % 隐藏层数量

% 定义 LSTM 层
lstm_layers = {};
for i = 1:num_layers
    lstm_layers{end+1} = lstmLayer(num_units, 'OutputMode', 'last');
end

% 连接 LSTM 层
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(num_hours, 'Name', 'input')
    lstm_layers
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'MiniBatchSize', 64, ...
    'SequenceLength', num_hours, ...
    'GradientThreshold', 1, ...
    'Shuffle', 'never', ...
    'Verbose', false);

% 训练 LSTM 模型
net = trainNetwork(X_train', Y_train', layers, options);

训练完成后，我们可以使用测试数据来评估模型的性能。

% 使用测试数据评估模型性能
YPred = predict(net, X_test')';
rmse = sqrt(mean((YPred - Y_test).^2));
fprintf('RMSE: %.2f\n', rmse);

% 绘制预测结果
figure;
plot(Y_test, 'b');
hold on;
plot(YPred, 'r--');
legend('实际值', '预测值');
xlabel('时间');
ylabel

已知负荷数据4×24，写一组lstm负荷预测的matlab代码

以下是一个简单的LSTM负荷预测的Matlab代码示例：

% 加载数据
load('load_data.mat');
input_data = load_data(1:end-1); % 输入数据
output_data = load_data(2:end); % 输出数据

% 数据划分
train_input = input_data(1:20*24); % 训练输入数据
train_output = output_data(1:20*24); % 训练输出数据
test_input = input_data(20*24+1:end); % 测试输入数据
test_output = output_data(20*24+1:end); % 测试输出数据

% 构建LSTM模型
num_features = 1; % 特征数
num_hidden_units = 10; % LSTM隐藏单元数
num_epochs = 100; % 迭代次数

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(num_features)
    lstmLayer(num_hidden_units,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',num_epochs, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor',0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod',50, ...
    'Verbose',0, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(train_input,train_output,layers,options);

% 预测结果
predicted_output = predict(net,test_input);

% 可视化结果
figure;
plot(test_output);
hold on;
plot(predicted_output);
legend('Actual','Predicted');
xlabel('Time (hours)');
ylabel('Load (MW)');
title('Load Forecasting using LSTM');

在这个示例中，我们首先加载了负荷数据，并将其分成训练和测试数据集。然后，我们构建了一个包含一个LSTM层、一个全连接层和一个回归层的神经网络模型。我们使用Adam优化器训练模型，使用测试集来预测模型的性能，并使用Matlab的绘图功能可视化预测结果。