基于日特征气象因素支持向量机（SVM）的电力负荷预测

基于日特征气象因素支持向量机（SVM）的电力负荷预测

电力负荷预测在电力系统的运行和调度中起着重要的作用。准确地预测电力负荷可以帮助电力公司优化发电计划、调整供应和需求平衡，并有效管理电力系统。本文将介绍一种基于日特征气象因素的支持向量机（SVM）方法，用于电力负荷预测，并提供相应的Matlab源代码。

支持向量机是一种监督学习方法，被广泛应用于模式识别和回归分析。在电力负荷预测中，我们可以将负荷数据作为目标变量，而气象因素（如温度、湿度、风速等）则可以作为特征变量。通过分析历史负荷数据和气象数据，我们可以建立一个SVM模型，从而对未来的电力负荷进行预测。

以下是用于电力负荷预测的支持向量机的Matlab源代码：

% 导入训练数据
load('training_data.mat');
load('weather_data.mat'