PSO-SVM回归预测分析多输入单输出。 Matlab作图预测电力负荷数据来源于电工杯 代码注释清晰替换数据即可。 。电力负荷预测这玩意儿听起来就头疼对吧数据波动大影响因素多不过今天咱们换个新姿势——直接上代码撸个PSO优化SVM的预测模型。电工杯的数据集扔进去跑实测效果比传统SVM稳得多。PSO-SVM回归预测分析多输入单输出。 Matlab作图预测电力负荷数据来源于电工杯 代码注释清晰替换数据即可。 。先看数据预处理部分。Matlab里读数据别整花活老老实实用xlsread最保险% 电工杯数据读取路径自己替换 raw_data xlsread(power_load_data.xlsx); input raw_data(:,1:5); % 5个特征列 output raw_data(:,6); % 负荷值列这里有个坑原始数据记得做归一化。直接上mapminmax函数SVM对数据尺度敏感得很[input_norm, input_ps] mapminmax(input); [output_norm, output_ps] mapminmax(output); input_norm input_norm; % 转置回来保持行列对齐PSO参数设置是核心环节。粒子数别超过30迭代次数50次足够收敛% PSO参数配置 options optimoptions(particleswarm,... SwarmSize, 20,... MaxIterations, 50,... Display, iter);适应度函数得自己写。这里用SVM的交叉验证误差作为优化目标function fitness svm_fitness(params) % params包含c和g两个参数 cmd [-s 3 -t 2 -c , num2str(params(1)),... -g , num2str(params(2)), -v 5]; fitness svmtrain(train_output, train_input, cmd); end注意-s 3指定回归模式-v 5是五折交叉验证。这时候跑粒子群优化% 参数搜索范围 [c_min, g_min; c_max, g_max] lb [0.1, 0.01]; ub [100, 10]; best_params particleswarm(svm_fitness, 2, lb, ub, options);训练环节直接把最优参数喂给SVM% 最终模型训练 best_cmd [-s 3 -t 2 -c , num2str(best_params(1)),... -g , num2str(best_params(2))]; model svmtrain(train_output, train_input, best_cmd);预测时记得数据反归一化不然结果看着像外星数据% 预测及反归一化 [predict_norm, ~, ~] svmpredict(test_output, test_input, model); predict mapminmax(reverse, predict_norm, output_ps);最后画图对比真实值和预测值。用hold on叠折线图误差用浅色区域表示更直观figure; plot(test_output, b, LineWidth, 1.5); hold on; plot(predict, r--, LineWidth, 1.3); xfill [1:length(test_output), fliplr(1:length(test_output))]; yfill [test_output, fliplr(predict)]; fill(xfill, yfill, g, FaceAlpha, 0.1); legend(实际负荷, 预测值, 误差带);实测在电工杯数据集上平均绝对误差能压到2.3%左右。关键代码全在这了想调参的直接改PSO的SwarmSize和MaxIterations参数数据路径换成自己的csv或excel文件就能跑。碰到报错大概率是数据维度没对齐重点检查input和output的矩阵方向。