MATLAB实现的基于支持向量机（SVM）风速预测系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB平台上开发了一套风速时间序列预测系统，利用SVM模型对历史气象数据进行分析和训练，实现高精度风速预测。系统集成数据预处理、特征选择、模型调优等功能，适用于气象研究和能源管理场景。

详 情 说 明

基于支持向量机（SVM）的风速时间序列预测系统

项目介绍

本项目利用MATLAB平台构建了一套基于支持向量机（SVM）的风速预测模型，旨在通过历史气象数据实现对未来一段时间内风速的精准预测。系统支持完整的数据预处理、特征提取、模型训练与参数调优流程，并能够进行单步或多步预测。该系统适用于风能发电、气象预报等领域，为风速变化趋势的分析提供可靠的数据支撑。

功能特性

• 核心算法：采用支持向量机回归（SVR）算法，对非线性时间序列数据具有良好的拟合和预测能力。
• 数据预处理：提供数据标准化、缺失值处理、异常值检测等功能，确保数据质量。
• 特征工程：支持从原始时间序列中构建滞后特征，并可整合温度、湿度、气压等辅助气象因子作为输入特征。
• 模型调优：集成参数优化功能，可自动搜索SVM模型的最优超参数（如核函数、惩罚参数C、核函数参数等），以提升预测精度。
• 预测模式：支持单步预测（预测下一个时间点）和多步预测（预测未来多个时间点）。
• 结果评估与可视化：输出RMSE、MAE、R²等多种性能评估指标，并自动生成历史数据与预测数据的对比曲线图，直观展示预测效果。

使用方法

1. 准备数据：将历史风速时间序列数据整理为数值向量。如有辅助气象数据，整理为数值矩阵（每列一个特征）。时间标签数据（可选）整理为日期时间数组。
2. 配置参数：在主程序或配置脚本中设置数据路径、预测步长、模型参数等。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成数据加载、预处理、模型训练、预测和结果评估的全流程。
4. 获取结果：程序运行后，将在命令行窗口输出模型性能指标，并生成预测结果的可视化图形。训练好的模型也会被保存，便于后续使用。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件平台：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必备工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了项目的核心工作流程，其主要功能包括：控制系统整体执行流程，依次调用数据读取、数据预处理与特征构建、支持向量机模型的初始化与训练、风速预测等模块；同时，该文件还负责计算预测结果的各项性能评价指标，并驱动生成可视化的预测效果对比图。