基于支持向量机回归（SVR）的电力负荷预测模型及其Matlab实现

最新推荐文章于 2025-05-13 09:46:41 发布
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本文介绍了基于支持向量机回归（SVR）的电力负荷预测模型，该模型利用Matlab实现，通过历史负荷数据和特征数据进行预测，以帮助电力公司优化调度。文中提供了Matlab代码示例，包括数据预处理、模型构建、预测与评估，并强调了参数调整和模型优化的重要性。

电力负荷预测在电力系统运行和规划中起着重要的作用。准确地预测电力负荷可以帮助电力公司合理调度发电设备，优化电网运行，提高电力系统的安全性和经济性。本文将介绍基于支持向量机回归（SVR）的电力负荷预测模型，并提供Matlab实现代码。

SVR是一种非线性回归方法，通过找到一个最优的超平面，将输入空间映射到高维特征空间，从而实现回归分析。SVR的核心思想是最小化预测误差和模型复杂度之间的权衡。在电力负荷预测中，SVR可以通过历史负荷数据和其他相关特征数据，学习到一个预测函数，用于预测未来的电力负荷。

以下是基于SVR的电力负荷预测模型的Matlab实现代码：

% 导入数据
load('load_data.mat'); % 假设load_data.mat中包含历史负荷数据和其他相关特征数据
X = load_data(
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