自适应灰狼算法优化LSSVM实现负荷预测-附Matlab代码

自适应灰狼算法优化LSSVM实现负荷预测-附Matlab代码

负荷预测是电力系统中一个重要的问题，它在市场调度、能源计划和供需管理等方面有着广泛的应用。针对这一问题，本文提出了一种基于自适应灰狼算法优化的LSSVM模型来进行负荷预测。该模型不仅可以提高预测精度，还可以缩短模型训练时间，提升系统运行效率。

LSSVM模型是一种非常有效的负荷预测方法，但是在实际过程中，其参数需要手动调整，会导致模型预测精度不尽如人意。因此，本文采用自适应灰狼算法对LSSVM模型进行了优化，在一定程度上解决了该问题。自适应灰狼算法是一种新型的智能优化算法，其具有全局收敛性和较强的局部搜索能力，可以有效地搜索最优解。

具体实现过程如下：首先，利用历史负荷数据，训练LSSVM模型，并得到其初始参数；接着，利用自适应灰狼算法优化模型参数，得到更加精确的模型；最后，利用优化后的模型进行负荷预测，并对其进行评估。

下面给出该模型的Matlab代码：

clear;clc;
load data.mat;
[x1 x2]=