단기 전력 부하 예측에서 향상된 입자군집 최적화 기반 LSSVM(Least Squares Support Vector Machine) 적용
전력 산업의 급속한 발전으로 단기 전력 부하 예측은 전력 생산 및 급전 관리의 중요한 부분이 되었습니다. LSSVM은 예측 정확도와 계산 효율성이 높은 효과적인 비선형 예측 방법으로 단기 전력 부하 예측에 널리 사용됩니다.
개선된 입자군집 최적화 알고리즘을 기반으로 본 논문에서는 기존 LSSVM 알고리즘에 존재하는 문제점을 개선하여 예측 정확도와 계산 효율을 향상시킬 수 있는 새로운 개선 알고리즘을 제안한다. 동시에 독자들이 쉽게 배우고 사용할 수 있는 MATLAB 플랫폼 기반의 소스 코드를 제공합니다.
개선된 입자군집 최적화 알고리즘에서는 누적 다항식 변이 전략을 도입하였고, 입자군집 최적화 알고리즘을 기반으로 한 LSSVM 모델의 파라미터 풀이 과정을 보다 나은 전역 탐색 전략으로 개선하였다. 기존의 LSSVM 방법과 비교할 때 이 방법은 더 빠른 수렴 속도와 더 높은 예측 정확도를 제공합니다.
다음은 MATLAB 플랫폼에서 개선된 입자 떼 최적화를 기반으로 한 LSSVM 코드 구현입니다.
% 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