MATLAB
实现基于支持向量回归（
SVR）进行电力负荷预测的详细项目实例
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近年来，随着社会经济的不断发展和城市化进程的加快，电力作为现代社会正常运行和生产生活的重要基础能源，其需求逐年增长，电力负荷呈现出复杂多变的特性。电力负荷预测作为电力系统规划、调度和运行控制中的核心环节，对于确保电力系统的安全、稳定、高效运行具有至关重要的作用。在智能电网技术推进和能源互联网建设的大背景下，传统的电力负荷预测方法由于受限于模型的复杂度、对非线性特性处理能力不足等原因，逐渐无法满足现代电力系统对高精度预测的要求。因此，迫切需要引入更加智能、科学、高效的数据建模与分析方法来提升负荷预测的准确性与鲁棒性。
随着数据采集、存储与处理技术的飞跃发展，大量高维度、多时间尺度的电力负荷、气象环境与社会经济数据得以被收集和利用，这为基于数据驱动的电力负荷预测方法的深入研究与应用提供了有力的基础。相比于依赖经验和理论建模的传统方法，机器学习、深度学习等技术通过自动学习 ...