基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测GUI界面设计

资 源 简 介

基于最小二乘支持向量机的短期电力负荷预测GUI界面设计

详 情 说 明

电力系统运行管理中，短期负荷预测是关键环节。本文将介绍如何利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法构建预测模型，并通过GUI界面实现可视化操作。

LS-SVM是标准SVM的改进版本，采用最小二乘损失函数代替传统不敏感损失函数，将不等式约束转化为等式约束，大大简化了计算复杂度。该算法特别适合处理电力负荷这类具有周期性、非线性的时间序列数据。

在GUI界面设计中，主要包含以下几个功能模块： 数据预处理模块：支持历史负荷数据导入、异常值处理和归一化操作 模型训练模块：提供核函数选择、参数优化等功能 预测展示模块：以曲线图形式展示预测结果与实际值的对比 性能评估模块：计算MAPE、RMSE等评价指标

这种可视化设计方案降低了使用门槛，使非专业人员也能便捷地进行负荷预测分析。实际应用中，系统可以集成天气、节假日等影响因素，进一步提高预测精度。