基于MATLAB的粒子群算法优化支持向量机预测电力负荷

基于MATLAB的粒子群算法优化支持向量机预测电力负荷

在电力系统中，准确地预测电力负荷对于实现能源调度和供需平衡至关重要。传统的预测方法往往依赖于统计学模型或时间序列分析技术，但这些方法在处理非线性、不确定性和复杂性方面存在一定的局限性。为了提高电力负荷预测的准确性和可靠性，可以采用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）结合粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）进行优化的方法。

SVM是一种强大的机器学习算法，它通过在高维特征空间中构建最优超平面来实现数据分类和回归分析。然而，SVM模型参数选择的问题常常限制了其预测性能。这时候，PSO算法可以被引入来优化SVM模型的参数选择过程，以提高预测准确性。

下面我们来介绍如何使用MATLAB实现基于粒子群算法优化支持向量机预测电力负荷的过程。

首先，我们需要准备电力负荷的历史数据集，包括时间序列和相应的负荷值。这些数据可以从电力公司或监测设备中获取。接下来，我们将使用MATLAB中的Statistics and Machine Learning Toolbox来构建SVM模型。

% 读取负荷数据集
data = readmatrix('load_data.csv'<