基于粒子群算法优化的支持向量机在发电功率回归分析中的应用

基于粒子群算法优化的支持向量机在发电功率回归分析中的应用

近年来，随着能源需求的不断增长，发电功率预测对电力系统的稳定运行至关重要。而支持向量机（SVM）作为一种基于统计学习理论的机器学习算法，已被广泛应用于发电功率预测中。然而，SVM的预测性能很大程度上取决于其核函数的选择，因此如何选择合适的核函数成为了SVM应用中的一个重要问题。本文旨在应用粒子群算法来优化SVM中的核函数参数，并将其应用于发电功率回归分析中。

一、数据集介绍

本文所用数据集为UCI Machine Learning Repository中的“Combined Cycle Power Plant Data Set”，该数据集包含9568个样本点，每个样本点包含5个特征。其中，其中第1个特征为大气压力，第2个为空气温度，第3个为空气湿度，第4个为排气压力，第5个为发电功率。

接下来，我们先对数据进行预处理，将数据分为训练集和测试集，其中训练集占80%，测试集占20%。

data = csvread('powerplant.csv',1,0);  % 读取数据集
[m,n] = size(data);
p = randperm(m);  % 随机划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
train_size = floor(train_ratio * m);
train_in