本研究提出了一种基于支持向量机（SVM）的电力负荷预测模型。通过对历史电力负荷数据进行筛选和处理，我们利用支持向量机算法对未来的电力负荷进行预测。
项目信息
编号：MOG-25
大小：10M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、R2023b
项目介绍
选取基于日特征气象因素的支持向量机预测方法，用Matlab编制模型的算法程序，从数据集中选取若干天数的历史数据作为模型的训练集，其余的数据作为测试集，模型最终能够实现对测试集中不同日期的负荷大小预测。模型优化过程中，我们采用网格搜索方法确定了最优参数c和g，以提高预测精度。
实验结果表明，该方法能够有效预测电力负荷变化，为电力系统的规划和运行提供了可靠的决策支持。
项目文档
Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对mainsvm.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
运行 mainsvm.m
图1：SVR参数选择结果图（等高线图）
这张图展示了使用支持向量回归（SVR）进行参数选择时，网格搜索结果的等高线图。横轴表示对数形式的参数c，纵轴表示对数形式的参数g。图中等高线的值表示不同参数组合下的均方误差（MSE）。通过这张图，可以直观地找到最优参数c和g，即图中标记的最小MSE对应的参数组合。
图2：SVR参数选择结果图（3D图）
这张图展示了使用支持向量回归（SVR）进行参数选择时，网格搜索结果的三维图。横轴表示对数形式的参数c，纵轴表示对数形式的参数g，垂直轴表示均方误差（MSE）。通过这张图，可以立体地观察不同参数组合下的MSE变化情况，从而确定最优参数c和g。
图3：SVM预测输出图
这张图展示了实际负荷和预测负荷的对比情况。蓝色线条代表实际负荷，红色线条代表预测负荷。通过这张图，可以直观地看到支持向量机（SVM）模型对电力负荷的预测效果。横轴表示时间，纵轴表示负荷值（KW）。从图中可以看出，预测值和实际值的趋势基本一致，说明模型具有较好的预测能力。
图4：参数选择结果打印输出
这张图展示了程序运行后在命令行窗口打印的参数选择结果和预测结果。包括：
（1）最佳交叉验证均方误差（Best Cross Validation MSE）
（2）最佳参数c和g
（3）支持向量机训练的详细信息（如支持向量数量、目标函数值等）
（4）预测值（predict_2）的列表
（5）预测结果的均方根误差（RMSE）
这些结果为模型的性能评估和进一步优化提供了参考依据。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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