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⛄ 内容介绍
SVM回归预测是一种强大的机器学习算法，被广泛应用于各种领域的数据分析和预测任务中。在光伏领域，光伏数据回归预测是一个重要的任务，可以帮助我们更好地了解和预测光伏电池的性能和输出。
在本文中，我们将介绍一种基于自适应灰狼算法优化支持向量机(IGWO_SVM)的方法，用于实现光伏数据回归预测。我们将详细讨论该方法的原理和步骤，并通过实验验证其在光伏数据回归预测中的有效性。
首先，让我们简要介绍一下支持向量机(SVM)算法。SVM是一种监督学习算法，用于分类和回归分析。其基本思想是将数据映射到高维特征空间中，通过寻找一个最优的超平面来实现数据的分类或回归。SVM通过定义一个最大间隔超平面来最大化分类或回归的准确性。
然而，在实际应用中，SVM算法的性能往往受到参数选择和模型复杂度的影响。为了解决这个问题，我们引入了自适应灰狼算法(IGWO)来优化SVM模型的参数选择。灰狼算法是一种基于自然界灰狼群体行为的优化算法，通过模拟灰狼的捕食行为来寻找最优解。
在IGWO_SVM方法中，我们首先使用灰狼算法来选择SVM模型的参数，如核函数类型、惩罚因子和松弛因子等。然后，我们使用优化后的参数训练SVM模型，并使用训练好的模型对光伏数据进行回归预测。
为了验证IGWO_SVM方法在光伏数据回归预测中的有效性，我们进行了一系列实验。我们收集了一组光伏数据，并将其分为训练集和测试集。然后，我们使用IGWO_SVM方法对训练集进行训练，并使用测试集进行预测。最后，我们通过比较预测结果与实际结果的差异来评估模型的性能。
实验结果表明，IGWO_SVM方法在光伏数据回归预测中表现出了很高的准确性和稳定性。与传统的SVM方法相比，IGWO_SVM方法能够更好地适应数据的特征，并提供更准确的预测结果。这表明，通过使用自适应灰狼算法优化支持向量机，我们可以提高光伏数据回归预测的准确性和可靠性。
综上所述，基于自适应灰狼算法优化支持向量机(IGWO_SVM)的光伏数据回归预测方法是一种有效的机器学习算法。它能够通过自动选择最优的参数来提高模型的性能，并实现准确的光伏数据回归预测。在未来的研究中，我们可以进一步探索和改进该方法，以适应更复杂和多样化的光伏数据预测任务。
⛄ 部分代码
%% 预测新数据
%% 清空环境
tic;clc;clear;close all;format compact
load('ps_input.mat'); %
load('ps_output.mat'); % 导入之前保存的归一化参数
load('model.mat'); % 导入之前保存的网络
testse=[190,185,180];
%% 历史基准情景
data_train1=zeros(10,11);
for k=1:testse(1)
tem1=strcat('C',num2str(10*(k-1)+2,'%d'));
tem2=strcat('M',num2str(10*k+1,'%d'));
tem=strcat(tem1,':',tem2);
% data_train1 = xlsread('xx1地区2021-2030年预测数据.xlsx','Sheet1','C2:M11');
% data_train1 =data_train1';
data1= xlsread('xx1地区2021-2030年预测数据.xlsx','Sheet1',tem);
data_train1=data_train1+data1;
k
end
data_train1 =data_train1';
%数据归一化
p_test = mapminmax('apply', data_train1, ps_input);
p_test=p_test';
n = size(p_test,1);
s1 = ones(n,1) ;
% 预测
Predict= svmpredict(s1,p_test,model);
figure(1)
plot(Predict,'-*');
ylabel('predict');
%预测值反归一化
T_sim = mapminmax('reverse', Predict', ps_output);
% T_sim即为最终预测的值
figure(2)
plot(T_sim,'-*');
xlabel('年份');
ylabel('T-sim');
title('历史基准情景');
%% 绿色基准情景
data_train2=zeros(10,11);
for k=1:testse(2)
tem1=strcat('C',num2str(10*(k-1)+2,'%d'));
tem2=strcat('M',num2str(10*k+1,'%d'));
tem=strcat(tem1,':',tem2);
% data_train2 = xlsread('xx1地区2021-2030年预测数据.xlsx','Sheet2','C2:M11');
data2 = xlsread('xx1地区2021-2030年预测数据.xlsx','Sheet2',tem);
data_train2=data_train2+data2;
k
end
data_train2 =data_train2';
%数据归一化
p_test2 = mapminmax('apply', data_train2, ps_input);
p_test2=p_test2';
n2 = size(p_test2,1);
s2 = ones(n2,1) ;
% 预测
Predict2= svmpredict(s2,p_test2,model);
figure(3)
plot(Predict2,'-*');
ylabel('predict');
%预测值反归一化
T_sim2 = mapminmax('reverse', Predict2', ps_output);
% T_sim即为最终预测的值
figure(4)
plot(T_sim2,'-*');
xlabel('年份');
ylabel('T-sim');
title('绿色发展情景');
%% 低碳基准情景
data_train3=zeros(10,11);
for k=1:testse(3)
tem1=strcat('C',num2str(10*(k-1)+2,'%d'));
tem2=strcat('M',num2str(10*k+1,'%d'));
tem=strcat(tem1,':',tem2);
% data_train2 = xlsread('xx1地区2021-2030年预测数据.xlsx','Sheet2','C2:M11');
data3 = xlsread('xx1地区2021-2030年预测数据.xlsx','Sheet3',tem);
data_train3=data_train3+data3;
k
end
data_train3 =data_train3';
%数据归一化
p_test3 = mapminmax('apply', data_train3, ps_input);
p_test3=p_test3';
n3 = size(p_test3,1);
s3 = ones(n3,1) ;
% 预测
Predict3= svmpredict(s3,p_test3,model);
figure(5)
plot(Predict3,'-*');
ylabel('predict');
%预测值反归一化
T_sim3 = mapminmax('reverse', Predict3', ps_output);
% T_sim即为最终预测的值
figure(6)
plot(T_sim3,'-*');
xlabel('年份');
ylabel('T-sim');
title('低碳发展情景');
close(1);close(2);close(3);
close(4);close(5);close(6);
figure(7)
plot(T_sim,'-<');
hold on
plot(T_sim2,'-*');
hold on
plot(T_sim3,'-*');
legend('历史基准','绿色发展','低碳发展');
xlabel('年份');
ylabel('T-sim');
title('发展情景');
ylim([5000 6600]);
saveas(gcf,'发展情形.png');
save('dat190185180.mat','T_sim','T_sim2','T_sim3');⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 容静.基于ARIMA与IGWO-SVM优化模型的高铁沉降变形预测研究与应用[D].桂林理工大学[2023-08-04].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.885664.
[2] 容静,王凯,王文贯,等.一种改进SVM优化模型的沉降预测方法[J].工程勘察, 2021, 49(9):5.
[3] 何祖杰,吴新烨,刘中华.基于改进灰狼算法优化支持向量机的短期交通流预测[J].厦门大学学报（自然科学版）, 2022(061-002).
[4] 黄海松,范青松,魏建安,等.基于CEEMDAN-IGWO-SVM的轴承故障诊断研究[J].组合机床与自动化加工技术, 2020(3):5.DOI:CNKI:SUN:ZHJC.0.2020-03-006.
