基于SVM的电量预测算法实现

基于SVM的电量预测算法实现

随着电力系统的不断发展和变化，对于电量预测的需求也越来越大。电量预测可以帮助电力系统管理者合理规划和调度用电，有效降低能源浪费，提高用电效率。在此背景下，本文介绍了一种基于支持向量机（SVM）的用电量预测算法，并给出了相应的MATLAB代码实现。

一、SVM原理介绍

支持向量机是一种非常常见的分类回归算法。它的主要思想是将数据映射到高维空间，并在高维空间中找到能够最好地划分数据的超平面。其中，支持向量就是距离超平面最近的数据点。

在SVM中，我们通常采用核函数来将数据映射到高维空间。常见的核函数包括线性核函数、多项式核函数、径向基核函数等。

二、数据集准备

在进行电量预测之前，我们需要准备相应的数据集。在本次实验中，我们使用了一个开源的用电量数据集。该数据集包含了从2017年1月1日至2018年3月12日每天的用电量数据。

接下来，我们将使用MATLAB来读入数据集，并对数据进行预处理。具体操作如下：

% 读入用电量数据
data = readtable