MATLAB
实现基于
Nesterov
加速梯度（
NAG）进行电力负荷预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
电力负荷预测作为电力系统规划、调度、运行的重要依据，始终是电力工程领域的核心研究方向。伴随着城镇化进程的加快以及能源结构的不断变化，电力负荷呈现出高度的复杂性和多样性，使得准确预测日益成为一项极具挑战性的课题。传统预测方法如时间序列、回归分析等，虽然在某些静态环境下能够满足局部需求，但对于受气候变化、宏观经济波动、人口迁移甚至政策调整等多方面因素影响的实际负荷曲线，往往表现出较大的预测误差，无法有效支持现代电网对高精度负荷预测的实际需求。
随着数据挖掘和机器学习技术的快速发展，大量的高维、多源数据能够被收集和处理，为电力负荷预测技术的进步奠定了坚实的基础。尤其是深入挖掘历史负荷数据、天气参数、社会经济指标等多种信息的非线性特征，为实现更为精准的短时、中长期预测提供了理论和技术支撑。此外，各种新型优化算法不断涌现，使得高效训练和全局最优求解成为可能。 ...