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    文件類型: .rar
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    發布日期: 2021-01-03
  • 語言: 其他
  • 標簽: SVM??

資源簡介

師兄給我們科研項目組內容學習的優秀論文和配套源碼。本文的預測方法收斂性好、有較高的預測精度和較快的訓練速度。

資源截圖

代碼片段和文件信息

function?[Acu]=AdaptFunc(XXYY)
%C為最小二乘支持向量機的正則化參數,theta為高斯徑向基的核函數參數,兩個需要進行優化選擇調試
NumOfPre?=1;%預測天數,在此預測本季度最后七天
Time?=?24;
Data?=?xlsread(‘a23.xls‘);%此為從excel表格讀數據的命令,表示將表格的數據讀到Data數組中,省略表格中的第一行第一列文字部分?可輸入你要預測的表格名稱
[M?N]?=?size(Data);%計算讀入數據的行和列?M行N列
for?i?=?1:3
????maxData?=?max(Data(:i));
????minData?=?min(Data(:i));
????Data1(:i)?=?(Data(:i)?-?minData)/(maxData-minData);%對溫度進行歸一化處理
end
for?i?=?4:5
????Data1(:i)?=?Data(:i);
end
for?i?=?6:N
????Data1(:i)?=?log10(Data(:i))?;%對負荷進行對數處理?溫度和負荷的預處理?可采用不同的方法?可不必拘泥
end
Dim?=??M?-?2?-?NumOfPre;%訓練樣本數%訓練樣本數
Input?=?zeros(M-212Time);%預先分配處理后的輸入向量空間
y?=?zeros(DimTime);
for?i?=?3:M?
????for?j?=?1:Time
????????%%選取前一天溫度、同一時刻的負荷,前兩天的負荷,當天的溫度作為輸入特征
????????x?=?[Data1(i-11:5)?Data1(i-1j+5)?Data1(i-2j+5)Data1(i1:5)

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????2386??2010-06-17?17:26??AdaptFunc1.m

?????文件???????3813??2010-05-18?10:36??baseStepPso.m

?????文件???????2725??2010-06-04?08:47??gaijin.m

?????文件???????2174??2010-05-18?10:36??InitSwarm.m

?????文件???????2112??2010-06-03?20:20??pso.m

?????文件???????2527??2010-06-17?17:26??shorttime.m

?????文件?????959488??2010-11-18?16:25??基于支持向量機的短期電力負荷預測.doc

?????文件??????22016??2010-06-03?19:41??數據\a23.xls

?????文件??????20992??2010-06-03?19:42??數據\a45.xls

?????文件??????16896??2010-06-03?19:38??數據\B2.xls

?????文件??????19456??2010-05-17?21:11??數據\b3.xls

?????文件??????19456??2010-06-03?19:39??數據\B4.xls

?????文件??????17408??2010-06-03?19:40??數據\B5.xls

?????文件??????35840??2010-03-12?08:57??數據\bdata1.xls

?????文件???????2392??2010-06-04?09:14??AdaptFunc.m

?????目錄??????????0??2010-06-23?10:36??數據

-----------?---------??----------?-----??----

??????????????1129681????????????????????16


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