负荷预测：改进支持向量机的电力负荷预测方法研究

负荷预测：改进支持向量机的电力负荷预测方法研究

电力负荷预测在能源领域具有重要的应用价值，能够帮助电力系统实现优化调度和资源分配。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，已被广泛应用于负荷预测领域。本文将介绍一种改进的支持向量机方法，用于电力负荷预测，并提供相应的Matlab代码。

支持向量机是一种监督学习方法，通过将数据映射到高维特征空间，构建一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。在传统的支持向量机方法中，使用的是线性核函数，对于非线性问题的处理效果有限。为了提高电力负荷预测的准确性，本文提出了一种改进的支持向量机方法，结合径向基函数（Radial Basis Function，RBF）核函数和粒子群优化算法。

首先，我们需要准备负荷数据集，包括历史负荷数据和对应的时间戳。在Matlab中，可以使用以下代码读取数据：

load('负荷数据.mat')