支持向量机能耗预测matlab

可以使用MATLAB中的Support Vector Regression (SVR)工具箱来进行能耗预测。

SVR是一种基于支持向量机（SVM）的回归方法，其目标是找到一个最佳拟合函数，使得预测值与实际值之间的误差最小化。

以下是一个简单的SVR能耗预测示例：

1. 加载数据

首先，加载能耗数据并将其分成训练集和测试集：

load energydata.mat
Xtrain = X(1:500,:);
Xtest = X(501:end,:);
Ytrain = Y(1:500);
Ytest = Y(501:end);

2. 建立SVR模型

使用fitrsvm函数建立SVR模型，设置核函数为径向基函数（RBF）：

svm = fitrsvm(Xtrain,Ytrain,'KernelFunction','RBF');

3. 预测能耗

使用predict函数进行能耗预测：

Ypred = predict(svm,Xtest);

4. 评估模型性能

使用mean squared error (MSE)和R-squared (R2)来评估模型的性能：

MSE = mean((Ytest-Ypred).^2);
R2 = 1 - sum((Ytest-Ypred).^2)/sum((Ytest-mean(Ytest)).^2);

完整的代码如下：

load energydata.mat
Xtrain = X(1:500,:);
Xtest = X(501:end,:);
Ytrain = Y(1:500);
Ytest = Y(501:end);

svm = fitrsvm(Xtrain,Ytrain,'KernelFunction','RBF');
Ypred = predict(svm,Xtest);

MSE = mean((Ytest-Ypred).^2);
R2 = 1 - sum((Ytest-Ypred).^2)/sum((Ytest-mean(Ytest)).^2);

通过调整SVR参数，如核函数、惩罚系数和gamma值，可以进一步优化模型性能。