基于麻雀算法优化的支持向量机风电功率预测模型

基于麻雀算法优化的支持向量机风电功率预测模型

随着全球能源需求的不断增长，风电作为一种可再生资源的开发和利用受到越来越广泛的关注。在风力发电中，精准的风电功率预测对于实现高效能源利用和降低风电系统运行成本至关重要。相较于传统的数学模型，支持向量机（SVM）因其具有非线性分类、高精度和泛化能力强等优点而在风电功率预测领域得到了广泛应用。

然而，SVM也存在一些缺点，如对超参数的选择敏感、容易陷入局部最优等问题。因此，如何更好地优化SVM模型的效果成为了研究的热点。本文将利用麻雀算法对SVM模型进行优化，在风电功率预测领域中实现更加准确的预测效果。

本文使用Matlab编程语言，具体代码如下：

%导入数据并进行归一化处理
load('data.mat')
x = (x -