麻雀算法优化的LSSVM在风电功率预测中的应用

风能作为一种可再生能源，其利用在电力产生中的重要性日益增加。准确预测风电功率是风电场运营和电力系统调度的关键任务之一。本文将介绍一种基于MATLAB编程环境下的麻雀算法优化的Least Squares Support Vector Machine（LSSVM）方法，用于风电功率的预测。

LSSVM是一种基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的回归模型，它通过最小化目标函数来寻找最佳的超平面。麻雀算法是一种模拟麻雀觅食行为的优化算法，通过模拟麻雀对食物的搜索过程来寻找最优解。将麻雀算法应用于LSSVM模型的优化过程中，可以有效提高模型的预测性能。

以下是使用MATLAB编写的基于麻雀算法优化的LSSVM风电功率预测的源代码：

% 加载数据
load('wind_power_data.mat'); % 加载风电功率数据
X