Matlab|基于支持向量机的电力短期负荷预测【最小二乘、标准粒子群、改进粒子群】

%C为最小二乘支持向量机的正则化参数，theta为高斯径向基的核函数参数，两个需要进行优化选择调试
NumOfPre =1;%预测天数，在此预测本季度最后七天
Time = 24;
Data = xlsread('a23.xls');%此为从excel表格读数据的命令，表示将表格的数据读到Data数组中，省略表格中的第一行第一列文字部分 可输入你要预测的表格名称
[M N] = size(Data);%计算读入数据的行和列 M行N列
for i = 1:3
    maxData = max(Data(:,i));
    minData = min(Data(:,i));
    Data1(:,i) = (Data(:,i) - minData)/(maxData-minData);%对温度进行归一化处理
end
for i = 4:5
    Data1(:,i) = Data(:,i);
end
for i = 6:N
    Data1(:,i) = log10(Data(:,i)) ;%对负荷进行对数处理 温度和负荷的预处理 可采用不同的方法 可不必拘泥
end
Dim =  M - 2 - NumOfPre;%训练样本数%训练样本数
Input = zeros(M-2,12,Time);%预先分配处理后的输入向量空间
y = zeros(Dim,Time);
for i = 3:M 
    for j = 1:Time
        %%选取前一天温度、同一时刻的负荷，前两天的负荷，当天的温度作为输入特征
        x = [Data1(i-1,1:5), Data1(i-1,j+5), Data1(i-2,j+5),Data1(i,1:5)];
        Input(i-2,:,j) = x;
        y(i-2,j) = Data1(i,j+5);
    end
end
Dist = zeros(Dim,Dim,Time);%预先分配距离空间
for i=1:Time
    for j=1:Dim
        for k=1:Dim
            Dist(j,k,i) = (Input(j,:,i) - Input(k,:,i))*(Input(j,:,i) - Input(k,:,i))';
        end
    end
end
Dist1=exp(-Dist/(2*YY));%RBF
for i=1:Time
    H = Dist1(:,:,i) + eye(Dim)/XX;%最小二乘支持向量的H矩阵