【ARIMA时序预测】基于支持向量机结合ARIMA-SVM实现风电功率预测附matlab代码

% 步骤1:加载风电功率数据

load('wind_power_data.mat'); % 假设数据存储在变量power_data中

% 步骤2:划分训练集和测试集

trainRatio = 0.7; % 训练集比例

trainSize = floor(trainRatio * length(power_data));

trainData = power_data(1:trainSize);

testData = power_data(trainSize+1:end);

% 步骤3:使用ARIMA模型进行时间序列预测

arimaModel = arima(2, 1, 2); % ARIMA阶数根据实际数据调整

arimaFit = estimate(arimaModel, trainData);

arimaForecast = forecast(arimaFit, numel(testData));

% 步骤4:使用支持向量机(SVM)进行回归预测

svmModel = fitrsvm(trainData, arimaForecast, 'KernelFunction', 'linear'); % 根据实际数据调整SVM参数

svmForecast = predict(svmModel, testData);

% 步骤5:绘制预测结果曲线

figure;

plot(power_data, 'b', 'LineWidth', 2);

hold on;

plot(trainSize+1:length(power_data), svmForecast, 'r--', 'LineWidth', 2);

xlabel('时间');

ylabel('风电功率');

legend('实际值', '预测值');

grid on;

请注意,以上代码仅为示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和优化。代码中的ARIMA模型阶数和SVM参数需要根据实际数据进行调整,以获得更好的预测效果。此外,还可以考虑对数据进行预处理、特征工程等步骤来改进预测模型。

相关推荐
liulilittle33 分钟前
IP校验和算法:从网络协议到SIMD深度优化
网络·c++·网络协议·tcp/ip·算法·ip·通信
bkspiderx2 小时前
C++经典的数据结构与算法之经典算法思想:贪心算法(Greedy)
数据结构·c++·算法·贪心算法
星马梦缘3 小时前
Matlab机器人工具箱使用2 DH建模与加载模型
人工智能·matlab·机器人·仿真·dh参数法·改进dh参数法
中华小当家呐3 小时前
算法之常见八大排序
数据结构·算法·排序算法
沐怡旸4 小时前
【算法--链表】114.二叉树展开为链表--通俗讲解
算法·面试
一只懒洋洋4 小时前
K-meas 聚类、KNN算法、决策树、随机森林
算法·决策树·聚类
方案开发PCBA抄板芯片解密5 小时前
什么是算法:高效解决问题的逻辑框架
算法
songx_996 小时前
leetcode9(跳跃游戏)
数据结构·算法·游戏
小白狮ww6 小时前
RStudio 教程:以抑郁量表测评数据分析为例
人工智能·算法·机器学习
AAA修煤气灶刘哥6 小时前
接口又被冲崩了?Sentinel 这 4 种限流算法,帮你守住后端『流量安全阀』
后端·算法·spring cloud