基于日特征气象因素的支持向量机实现电力负荷预测

电力负荷预测是电力系统运行和调度中的重要任务，准确的负荷预测可以帮助电力公司优化发电计划、提高供电可靠性和经济性。在负荷预测中，气象因素是一个关键的影响因素，因为气象因素如温度、湿度、风速等与人们的用电行为密切相关。本文将介绍如何使用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法基于日特征气象因素实现电力负荷预测，并提供相应的Matlab代码。

首先，我们需要收集历史的电力负荷数据和对应的气象数据作为训练集。这些数据应包括每日的电力负荷值以及与之相关的气象因素，例如平均温度、最高温度、最低温度等。训练集的数据量应足够大，以提高负荷预测模型的准确性和鲁棒性。

接下来，我们使用Matlab来实现基于日特征气象因素的支持向量机电力负荷预测模型。以下是一个简单的示例代码，用于说明实现的基本步骤：

% 步骤1：加载训练数据
load('train_data.mat'); % 假设训练数据保存在train_data.mat文件中
X_train =