lys10.m.rar_LOAD FORECAST_matlab 负荷预测_回归 负荷预测_负荷 matlab_负荷预测

clear all; Z=input('请输入训练样本：'); %从键盘输入历史负荷数据 Zmax=max('Z'); %取每天48点负荷数据中的最大负荷值作为训练样本 for i=1:length(Zmax)-7+1; %形成输入样本集X y(i)=Zmax(i-i+1); for j=1:7; X(i,j)=Zmax(i+j-1); end; end; for i=1:length(Zmax)-7+1; %形成输出样本集Y y(i)=Zmax(i-i+1); for j=1;7; Y(i,j)=Zmax(i+6); end; end; gam=10; sig2=1.1; type = 'function estimation'; [alpha,b] = trainlssvm({X,Y,type,gam,sig2,'RBF_kernel'}); %训练 Xt=input('请以向量的形式输入预测日前7天的峰值负荷作为启动数据:'); Yt=simlssvm({X,Y,type,gam,sig2,'RBF_kernel'},{alpha,b},Xt); %回归预测 for i=1:30; y(i)=Zmax(i-i+1); for j=1; Xtt(i,:)=Xt; Ytt(i,:)=Yt; Xt=[Xt(2:7) Yt]; Yt=simlssvm({X,Y,type,gam,sig2,'RBF_kernel'},{alpha,b},Xt); %滚动回归预测 Ytt(i+1,:)=Yt; end; end; Data=input('请输入1999年1月份的历史负荷:'); v=Ytt'-max(Data') %绝对误差 e=(Ytt'-max(Data'))./max(Data') %相对误差 Empe=sum(e)/length(Ytt) %平均相对误差 Emape=sum(abs(e))/length(Ytt) %平均相对误差绝对值 Emse=sqrt(sum(e.^2)/length(Ytt)) %均方根相对误差 plot(max(Data'),'-. * k') %作图---实际峰值曲线 hold on plot(Ytt,': pentagram k') %作图---预测峰值曲线 xlabel('预 测 天 数'); ylabel('峰 值 负 荷'); title('实际峰值负荷与预测峰值负荷曲线对比'); grid on; gong=[Empe Emape Emse]