粒子群算法优化支持向量机预测电力负荷

心之执着

于 2023-09-15 15:04:46 发布

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文章标签：支持向量机算法机器学习 Matlab

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本文介绍了如何使用MATLAB结合粒子群算法优化支持向量机（SVM）预测电力负荷，通过自动选择最优SVM参数提升预测性能。详细步骤包括数据准备、训练集与测试集划分、SVM参数优化、模型训练与测试、性能评估，以及结果展示。

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粒子群算法优化支持向量机预测电力负荷

电力负荷预测在电力系统运行和能源规划中起着至关重要的作用。精确的电力负荷预测可以帮助电力公司合理调度发电机组，优化电网能源调配，提高电力系统的运行效率和稳定性。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，可以用于电力负荷预测。然而，SVM的性能受到参数的选择和模型复杂度的影响。为了改进SVM的预测性能，可以利用粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）来自动选择最优的SVM参数。

本文将介绍如何使用MATLAB实现基于粒子群算法优化的支持向量机预测电力负荷。下面是完整的源代码。

% 步骤1：准备数据
% 导入电力负荷数据
load('load_data.mat'); % 假设电力负荷数据存储在load_data.mat文件中
X =

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