【电力负荷预测】基于matlab日特征气象因素支持向量机SVM电力负荷预测【含Matlab源码 1612期】

一、SVM简介

机器学习的一般框架:
训练集 => 提取特征向量 => 结合一定的算法(分类器:比如决策树、KNN)=>得到结果
1 SVM定义
支持向量机(support vector machines,SVM)是一种二分类模型,它将实例的特征向量映射为空间中的一些点,SVM 的目的就是想要画出一条线,以 “最好地” 区分这两类点,以至如果以后有了新的点,这条线也能做出很好的分类。SVM 适合中小型数据样本、非线性、高维的分类问题。
【电力负荷预测】基于matlab日特征气象因素支持向量机SVM电力负荷预测【含Matlab源码 1612期】
SVM 最早是由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya. Chervonenkis 在1963年提出,目前的版本(soft margin)是由 Corinna Cortes 和 Vapnik 在1993年提出,并在1995年发表。深度学习(2012)出现之前,SVM 被认为机器学习中近十几年来最成功,表现最好的算法。

2 SVM 基本概念
将实例的特征向量(以二维为例)映射为空间中的一些点,如下图的实心点和空心点,它们属于不同的两类。SVM 的目的就是想要画出一条线,以“最好地”区分这两类点,以至如果以后有了新的点,这条线也能做出很好的分类。

Q1:能够画出多少条线对样本点进行区分?
答:线是有无数条可以画的,区别就在于效果好不好,每条线都可以叫做一个划分超平面。比如上面的绿线就不好,蓝线还凑合,红线看起来就比较好。我们所希望找到的这条效果最好的线就是具有 “最大间隔的划分超平面”。

Q2:为什么要叫作“超平面”呢?
答:因为样本的特征很可能是高维的,此时样本空间的划分就不是一条线了。

Q3:画线的标准是什么?/ 什么才叫这条线的效果好?/ 哪里好?
答:SVM 将会寻找可以区分两个类别并且能使间隔(margin)最大的划分超平面。比较好的划分超平面,样本局部扰动时对它的影响最小、产生的分类结果最鲁棒、对未见示例的泛化能力最强。

Q4:间隔(margin)是什么?
答:对于任意一个超平面,其两侧数据点都距离它有一个最小距离(垂直距离),这两个最小距离的和就是间隔。比如下图中两条虚线构成的带状区域就是 margin,虚线是由距离*实线最近的两个点所确定出来的(也就是由支持向量决定)。但此时 margin 比较小,如果用第二种方式画,margin 明显变大也更接近我们的目标。
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Q5:为什么要让 margin 尽量大?
答:因为大 margin 犯错的几率比较小,也就是更鲁棒啦。

Q6:支持向量是什么?
答:从上图可以看出,虚线上的点到划分超平面的距离都是一样的,实际上只有这几个点共同确定了超平面的位置,因此被称作 “支持向量(support vectors)”,“支持向量机” 也是由此来的。

二、部分源代码


%% 清空环境变量
close all;
clear all;
clc;
format compact;
%% 数据的提取和预处理
data=xlsread('筛选后数据');
ts =  data((1:320),1);%训练集输出
tsx = data((1:320),2:end);%训练集输入
tts=data((321:end),1);%预测集输出
ttx= data((321:end),2:end);%预测集输入
% 数据预处理,将原始数据进行归一化
ts = ts';
tsx = tsx';
tts=tts';
ttx=ttx';


% mapminmax为matlab自带的映射函数
% 对tsx进行归一化
[TSX,TSXps] = mapminmax(tsx,-1,1);	%特征值归一化
[TTX,TTXps] = mapminmax(ttx,-1,1);	
% 对TSX进行转置,以符合libsvm工具箱的数据格式要求
TSX = TSX';
TTX = TTX';

%% 选择回归预测分析最佳的SVM参数c&g

% 进行参数选择: 
[bestmse,bestc,bestg] = SVMcgForRegress(TS,TSX,-10,10,-10,10);
% 打印参数选择结果
disp('打印参数选择结果');
str = sprintf( 'Best Cross Validation MSE = %g Best c = %g Best g = %g',bestmse,bestc,bestg);
disp(str);


%% 利用回归预测分析最佳的参数进行SVM网络训练
cmd = ['-c ', num2str(bestc), ' -g ', num2str(bestg) , ' -s 3 -p 0.01'];
model = svmtrain(TS,TSX,cmd);

%% SVM网络回归预测
[predict,mse] = svmpredict(TS,TSX,model);
[predict_2,mse_2] = svmpredict(TTS,TTX,model);
predict = mapminmax('reverse',predict',TSps);
predict_2 = mapminmax('reverse',predict_2',TTSps);
predict = predict';
predict_2 =predict_2'

% 均方根误差计算
N = length(tts);
RMSE = sqrt((sum((tts-predict_2').^2))/N)
% % 相关系数
% N = length(tts);
% YUCE_R2 = (N*sum(predict_2'.*tts)-sum(predict_2)*sum(tts))^2/((N*sum((predict_2).^2)-(sum(predict_2'))^2)*(N*sum((tts).^2)-(sum(tts))^2))
%% 结果分析(测试集)
figure;
plot(tts,'-o');
hold on;
plot(predict_2,'r-^');
legend('实际负荷','预测负荷');
hold off;
title('SVM预测输出图','FontSize',12);
xlabel('2019年11月20日-2019年12月30日','FontSize',12);
ylabel('负荷(KW)','FontSize',12);

三、运行结果

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四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例(第2版)[M].电子工业出版社,2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社,2017.
[3]周品.MATLAB 神经网络设计与应用[M].清华大学出版社,2013.
[4]陈明.MATLAB神经网络原理与实例精解[M].清华大学出版社,2013.
[5]方清城.MATLAB R2016a神经网络设计与应用28个案例分析[M].清华大学出版社,2018.

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