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基于回归法进行负荷预测的ＭＡＴＬＡＢ程序

clear all;

Z=input('请输入训练样本：');                            %从键盘输入历史负荷数据
Zmax=max('Z');                                          %取每天48点负荷数据中的最大负荷值作为训练样本

for i=1:length(Zmax)-7+1; %形成输入样本集X
    y(i)=Zmax(i-i+1);
       for j=1:7;
           X(i,j)=Zmax(i+j-1);   
       end;
end;


for i=1:length(Zmax)-7+1; %形成输出样本集Y
    y(i)=Zmax(i-i+1);
       for j=1;7;
          Y(i,j)=Zmax(i+6);   
       end;
end;


gam=10;
sig2=1.1;

type = 'function estimation';
[alpha,b] = trainlssvm({X,Y,type,gam,sig2,'RBF_kernel'});            %训练
Xt=input('请以向量的形式输入预测日前7天的峰值负荷作为启动数据:');
Yt=simlssvm({X,Y,type,gam,sig2,'RBF_kernel'},{alpha,b},Xt);          %回归预测

for i=1:30;
    y(i)=Zmax(i-i+1);
    for j=1;
    Xtt(i,:)=Xt;
    Ytt(i,:)=Yt;
    Xt=[Xt(2:7) Yt];
    Yt=simlssvm({X,Y,type,gam,sig2,'RBF_kernel'},{alpha,b},Xt);          %滚动回归预测
     Ytt(i+1,:)=Yt;
    end;
end;

Data=input('请输入1999年1月份的历史负荷:');
v=Ytt'-max(Data')                                            %绝对误差
e=(Ytt'-max(Data'))./max(Data')                               %相对误差
Empe=sum(e)/length(Ytt)                                       %平均相对误差
Emape=sum(abs(e))/length(Ytt)                                 %平均相对误差绝对值
Emse=sqrt(sum(e.^2)/length(Ytt))                              %均方根相对误差

plot(max(Data'),'-. * k')                                        %作图---实际峰值曲线
hold on
plot(Ytt,': pentagram k')                                         %作图---预测峰值曲线
xlabel('预   测   天   数');
ylabel('峰      值     负    荷');
title('实际峰值负荷与预测峰值负荷曲线对比');
grid on;
gong=[Empe Emape Emse]