支持向量机的matlab仿真

资 源 简 介

支持向量机的matlab仿真

详 情 说 明

支持向量机在电力系统短期负荷预测中的应用是一种典型的机器学习实践场景。该方法通过寻找最优超平面来实现数据的回归预测，特别适用于具有非线性特征的负荷数据。

在MATLAB环境下实现该仿真主要包含几个关键步骤：首先需要对历史负荷数据进行预处理，包括归一化操作和数据窗口划分。然后构建支持向量机回归模型，通过核函数将非线性问题转换到高维空间求解。常用的核函数包括高斯核和多项式核，在电力负荷预测中高斯核通常表现更优。

模型训练阶段需要调整两个关键参数：惩罚系数C和核函数参数γ。这两个参数直接影响模型的复杂度和泛化能力，通常采用交叉验证或网格搜索方法确定最优值。预测阶段则利用训练好的模型对未来24小时或更短时间段的负荷进行滚动预测。

电力负荷数据具有明显的周期性和波动性特征，因此在模型输入中往往需要加入日期类型、温度等辅助变量以提高预测精度。MATLAB的仿真程序通常会包含数据可视化模块，方便对比预测曲线与实际负荷曲线的拟合程度。

这种方法的优势在于能够处理小样本数据，且对噪声数据具有较强的鲁棒性。但在极端天气等特殊情况下，仍需结合人工经验对预测结果进行修正。