基于改进粒子群优化的最小二乘支持向量机（LSSVM）在短期电力负荷预测中的应用
随着电力行业的快速发展，短期电力负荷预测成为电力生产和调度管理中重要的一环。而LSSVM是一种有效的非线性预测方法，其具有较高的预测准确度和计算效率，在短期电力负荷预测中应用广泛。
本文基于改进粒子群优化算法，针对传统LSSVM算法存在的问题，提出一种新的改进算法，以提高预测精度并提高计算效率。同时，我们提供了基于MATLAB平台的源代码，方便读者学习和使用。
改进粒子群优化算法中，我们引入了累计多项式变异策略，将基于粒子群优化算法的LSSVM模型参数求解过程改进为更好的全局搜索策略。与传统的LSSVM方法相比，该方法具有更快的收敛速度和更高的预测精度。
下面是MATLAB平台上基于改进粒子群优化的LSSVM代码实现：
% 数据预处理，包括数据归一化等操作
train_data = normalize(train_data);
test_data = normalize(test_data