电力负荷预测的改进鲸鱼算法优化最小支持向量机方法

最新推荐文章于 2025-12-06 09:33:20 发布

静谧星光

最新推荐文章于 2025-12-06 09:33:20 发布

阅读量104

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：支持向量机算法机器学习 Matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechSavant/article/details/132852268

Matlab 专栏收录该内容

130 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文提出了一种结合改进鲸鱼算法（IWOA）优化的最小支持向量机（SVM）方法，用于电力负荷预测。通过EEMD分解非线性和非平稳信号，然后利用IWOA优化SVM参数，提升预测准确性。Matlab实现代码示例提供。

电力负荷预测的改进鲸鱼算法优化最小支持向量机方法

在电力系统中，准确地预测电力负荷对于合理调度和优化能源资源具有重要意义。本文提出了一种基于改进鲸鱼算法（Improved Whale Optimization Algorithm, IWOA）优化最小支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的方法，以实现电力负荷的准确预测。我们将该方法称为EEMD-IWOA-SVM。

首先，我们引入了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）的扩展，即经验模态分解改进（Enhanced Empirical Mode Decomposition, EEMD）。EEMD是一种信号处理技术，能够对非线性和非平稳信号进行分解，将信号分解为一系列固有模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs）。这样，我们可以更好地捕捉电力负荷数据中的非线性和非平稳特征。

然后，我们将EEMD与IWOA相结合，用于优化SVM的参数选择。鲸鱼算法是一种基于自然界鲸鱼行为的全局优化算法，通过模拟鲸鱼的搜索策略来寻找最优解。通过引入IWOA，我们可以在搜索过程中更好地探索参数空间，提高SVM的性能。

以下是使用Matlab实现EEMD-IWOA-SVM的源代码示例：

% 读取电力负荷数据
load('p

了解本专栏