基于MATLAB GUI的粒子群优化支持向量机短期电力负荷预测

电力负荷预测在电力系统的运行和规划中起着重要的作用。精确的负荷预测可以帮助电力公司合理调度电力资源，提高电网的稳定性和可靠性。在本文中，我们将介绍一种基于MATLAB GUI的粒子群优化支持向量机（Particle Swarm Optimization Support Vector Machine，PSO-SVM）方法，用于短期电力负荷预测。

首先，我们将详细介绍支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法的原理。SVM是一种监督学习算法，常用于分类和回归问题。其核心思想是将样本映射到高维特征空间，通过在特征空间中构建最优超平面来实现分类或回归。SVM的优势在于可以处理高维数据，且具有较好的泛化能力。

然后，我们将介绍粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法的原理。PSO是一种群体智能优化算法，模拟了鸟群觅食行为的过程。算法通过不断调整粒子的位置和速度来搜索最优解。在PSO中，每个粒子都有自己的位置和速度，并根据自身经历的最优解和群体中历史最优解进行更新。

接下来，我们将结合PSO和SVM算法，提出PSO-SVM方法用于短期电力负荷预测。首先，我们需要收集一段时间内的历史电力负荷数据作为训练样本。然后，我们使用PSO算法优化SVM模型的超参数，如惩罚因子和核函数参数，以提高模型的预测性能。最后，我们使用训练好的PSO-SVM模型对未来一段时间内的电力负荷进行预测。

下面是使用MATLAB GUI实现PSO-SVM算法的源代码：

% 导入电力负荷数据