SVM电力系统短期负荷预测Matlab源码详解与优化

本文档主要介绍了一种基于SVM（Support Vector Machine，支持向量机）的电力系统短期负荷预测的Matlab源码。支持向量机是一种强大的机器学习工具，尤其在非线性分类和回归问题上表现出色，它通过构造最优决策边界来实现预测。在电力系统中，短期负荷预测对于电力调度、设备维护和能源管理至关重要。 该预测模型利用SVM的特点，通过非线性映射将原始的低维数据提升到高维特征空间，使原本在低维不可分的问题在高维变得线性可分。SVM通过核函数（如线性核、多项式核、径向基函数或二层神经网络核）来处理数据，这些核函数的选择对模型性能有显著影响。在这个例子中，作者使用了高斯径向基函数，其参数C和theta需要通过优化调整以获得最佳模型性能。 源代码部分展示了如何设置参数值（如C和theta）、预设预测天数（NumOfPre），以及权重分配（如温度、湿度和星期的影响）。数据预处理步骤包括读取Excel数据（Data），去掉表头，并进行归一化处理，确保不同特征之间的权重平衡。通过循环遍历每一列，找到最大值和最小值，然后对数据进行缩放，以便适应SVM算法的要求。 这份Matlab源代码提供了实际操作的支持向量机进行电力系统短期负荷预测的方法，包括数据预处理、参数设置以及关键步骤的实现细节。这对于那些希望在电力负荷预测领域应用机器学习技术的工程师和研究人员来说，是一份宝贵的实践参考资料。通过理解并调整这段代码，读者能够深入了解SVM在实际问题中的应用，并根据自己的需求定制和优化预测模型。