电力负荷预测,在MATLAB上编写一个支持向量机模型,数据集只有天数,输出24小时的负荷数据
时间: 2024-06-10 10:10:24 浏览: 12
以下是一个简单的MATLAB代码示例,用于构建一个支持向量机模型来进行电力负载预测。数据集包含每天的负载数据,目标是输出未来24小时的负载数据。
首先,需要准备数据集。这里我们假设已经有一个名为"load_data.csv"的数据文件,其中包含每天的负载数据。我们可以使用MATLAB中的csvread函数将数据读入到一个矩阵中。
```matlab
% 读取数据集
load_data = csvread('load_data.csv');
```
接下来,我们需要将数据集划分为训练集和测试集。这里我们使用前80%的数据作为训练集,其余的数据作为测试集。
```matlab
% 划分训练集和测试集
train_size = round(size(load_data, 1) * 0.8);
train_data = load_data(1:train_size, :);
test_data = load_data(train_size+1:end, :);
```
然后,我们需要将训练集的输入数据和目标数据分别存储在X和Y矩阵中。
```matlab
% 提取训练集的输入和目标数据
X_train = train_data(:, 1:end-24);
Y_train = train_data(:, end-23:end);
```
接下来,我们可以使用MATLAB中的fitrsvm函数来训练支持向量机模型。
```matlab
% 训练支持向量机模型
svm_model = fitrsvm(X_train, Y_train);
```
训练完成后,我们可以使用测试集来评估模型的性能。这里我们使用MATLAB中的predict函数来预测测试集的结果,并计算预测结果与实际结果的均方根误差(RMSE)。
```matlab
% 预测测试集的结果
X_test = test_data(:, 1:end-24);
Y_test = test_data(:, end-23:end);
Y_pred = predict(svm_model, X_test);
% 计算均方根误差
rmse = sqrt(mean((Y_pred - Y_test).^2, 'all'));
fprintf('均方根误差为 %f\n', rmse);
```
最后,我们可以使用模型来进行未来24小时的负载预测。这里我们需要准备一个输入矩阵,其中包含当前时间的负载数据和未来24小时的预测数据。然后,我们可以使用predict函数来预测未来24小时的负载数据。
```matlab
% 进行未来24小时的负载预测
current_load = load_data(end, :);
future_load = zeros(24, size(current_load, 2));
X_pred = [repmat(current_load, 24, 1), future_load];
Y_pred = predict(svm_model, X_pred);
% 输出预测结果
fprintf('未来24小时的负载预测为:\n');
disp(Y_pred);
```
这样,一个简单的支持向量机模型就完成了。当然,实际应用中还需要进行更多的参数调整和模型优化,以提高模型的准确性和稳定性。
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