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    发布日期: 2021-05-16
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  • 标签: 负荷预测  

资源简介

基于支持向量机负荷功率预测,使用粒子群算法进行参数寻优,供参考

资源截图

代码片段和文件信息

function [Acu]=AdaptFunc(XXYY)
%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-212Time);%预先分配处理后的输入向量空间
y = zeros(DimTime);
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-11:5) Data1(i-1j+5) Data1(i-2j+5)Data1(i1:5)];
        Input(i-2:j) = x;
        y(i-2j) = Data1(ij+5);
    end
end
Dist = zeros(DimDimTime);%预先分配距离空间
for i=1:Time
    for j=1:Dim
        for k=1:Dim
            Dist(jki) = (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
    f = -y(1:Dimi); 
    Aeq = ones(Dim1)‘;
    beq = [0];
    option.MaxIter=1000;
    [afval]=quadprog(Hf[][]Aeqbeq);%[][][]option);
    b = 0;
    for j = 1:Dim
        b(j) = y(ji) - a(j)/XX - a‘* Dist1(:ji);%求每个输入特征对应的b
    end
    b = sum(b)/Dim;%求平均b,消除误差
    for j = Dim + 1:M-2
        for k = 1:Dim
            K(k) = exp(-(Input(j:i) - Input(k:i))*(Input(j:i) - Input(k:i))‘/(2*YY));%预测输入特征与训练特征的RBF距离
        end
        Pre(j-Dimi) = sum(a‘*K‘) + b;  %求解预测值   
    end
end
Len = M  - (Dim + 3) + 1;%预测的天数 取本季度最后Len天
Pre = 10.^Pre;
%for i = 1:Len
%   figure
%   plot(1:TimeData(i+Dim+26:N)‘-ro‘1:TimePre(i:)‘-k^‘);%画出每一天的预测值和真实值
%   hold on
%
%   axis([0 25 0 100])%坐标范围
%   hold off
%end
acu = (Pre - Data(Dim+3:M6:N))./Data(Dim+3:M6:N);%相对误差
s=0;
for i=1:Time
    s=abs(acu(1i))+s;
end
Acu=s/Time;
save acu.mat acu


 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-05-05 10:54  PSO-SVM\
     文件       22016  2018-03-24 21:13  PSO-SVM\a23.xls
     文件        2392  2010-06-04 09:14  PSO-SVM\AdaptFunc.m
     文件        2386  2010-06-17 17:26  PSO-SVM\AdaptFunc1.m
     文件        3813  2010-05-18 10:36  PSO-SVM\baseStepPso.m
     文件        2174  2010-05-18 10:36  PSO-SVM\InitSwarm.m
     文件        2112  2010-06-03 20:20  PSO-SVM\pso.m
     文件        2527  2010-06-17 17:26  PSO-SVM\shorttime.m
     目录           0  2018-05-05 10:53  PSO-SVM\数据\
     文件       22016  2010-06-03 19:41  PSO-SVM\数据\a23.xls
     文件       20992  2010-06-03 19:42  PSO-SVM\数据\a45.xls
     文件       16896  2010-06-03 19:38  PSO-SVM\数据\B2.xls
     文件       19456  2010-05-17 21:11  PSO-SVM\数据\b3.xls
     文件       19456  2010-06-03 19:39  PSO-SVM\数据\B4.xls
     文件       17408  2010-06-03 19:40  PSO-SVM\数据\B5.xls
     文件       35840  2010-03-12 08:57  PSO-SVM\数据\bdata1.xls

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