基于线性权重递减PSO优化SVM的电力负荷预测算法及Matlab实现

了一个基于线性权重递减 PSO 优化 SVM 的电力负荷预测算法。简单来说，PSO 就是粒子群优化算法，用来寻找最优解，而 SVM 是支持向量机，广泛用于分类和回归问题。结合这两者，可以有效提高电力负荷预测的准确性，尤其在实际应用中效果挺不错。你可以用 Matlab 实现这个算法，而且代码写得蛮简洁，容易上手。文章还了多个相关的参考资料，像是基于气象因素的 SVM 电力负荷预测方法、灰色系统预测等，都是电力负荷预测领域的常见算法，能帮你拓宽思路。如果你对电力系统负荷预测有兴趣，肯定能从这篇文章里收获不少。

另外，值得一提的是，Matlab 在电力负荷预测中应用广泛，它的强大计算能力和现成的工具箱，能让你快速实现这些算法。相关链接也了不同的代码实例，方便你根据自己的需求进行修改。其实，电力负荷预测不仅仅限于 SVM 算法，PSO、灰色系统这些技术都可以根据不同场景灵活应用。如果你对电力负荷预测或者 Matlab 编程感兴趣，可以仔细看看这些资源。