基于MATLAB的日特征气象因素支持向量机（SVM）电力负荷预测

基于MATLAB的日特征气象因素支持向量机（SVM）电力负荷预测

电力负荷预测是电力系统运行和规划中的重要任务，可以帮助电力公司合理安排发电和供电计划，提高电力系统的效率和稳定性。而气象因素对电力负荷具有显著的影响，因此结合气象因素进行电力负荷预测是一种常用的方法。本文将介绍如何使用MATLAB编写支持向量机（SVM）算法，利用日特征气象因素来预测电力负荷。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，在分类和回归问题中都有广泛的应用。在电力负荷预测中，我们可以将负荷数据作为目标变量，而气象因素（如温度、湿度、风速等）作为特征变量，利用SVM算法建立预测模型。

首先，我们需要收集一段时间内的电力负荷数据和相应的气象因素数据作为训练集。这些数据可以从电力公司或气象站获取。假设我们有N个样本，对应的电力负荷值为y1, y2, …, yN，气象因素特征为x1, x2, …, xN。

接下来，我们使用MATLAB来实现支持向量机算法。首先，我们需要加载MATLAB的机器学习工具箱。可以使用以下命令加载工具箱：

% 加载机器学习工具箱
loadlibrary('libsvm.dll',