基于MATLAB的支持向量机（SVM）算法用于短期电力负荷预测

基于MATLAB的支持向量机（SVM）算法用于短期电力负荷预测

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于数据分类和回归问题。在电力系统中，短期电力负荷预测是一项重要的任务，它能够帮助电力公司和能源供应商进行电力调度和资源管理。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于SVM的短期电力负荷预测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。这些数据集应包含历史的电力负荷数据以及与之相关的特征，如日期、时间、气温等。在本例中，我们假设已经准备好了名为"load_data.csv"的数据集，其中包含了电力负荷和日期特征。

接下来，我们将使用MATLAB的机器学习工具箱来构建和训练SVM模型。以下是一个示例代码：

% 导入数据
data = readtable('load_data.csv');

% 提取特征和标签
features