说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解 ），如需数据+代码+文档+视频讲解 可以直接到文章最后关注获取。
1 . 项目背景
随着全球能源需求的不断增长，电力系统的稳定性和效率变得至关重要。准确的电力负荷预测不仅有助于优化电力调度和分配，还能减少能源浪费，降低运营成本。传统的负荷预测方法（如时间序列分析、回归模型等）虽然在某些场景下表现良好，但在处理复杂的非线性关系和长期依赖时存在局限性。
为了提高预测精度，本项目提出了一种结合 最小二乘法（Least Squares Method, LLS）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 和 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM） 的混合回归模型，用于电力负荷预测。该模型充分利用了 SVM 在处理高维数据和非线性问题上的优势，以及 LSTM 在捕捉时间序列中的长期依赖关系的能力。通过最小二乘法对这两种模型进行融合，进一步提升了预测的准确性和稳定性。
通过结合最小二乘法、SVM 和 LSTM，本项目旨在构建一个高效、准确的电力负荷预测模型，帮助电力公司优化调度和分配，提升电网的稳定性和效率。该项目不仅展示了如何将机器学习和深度学习技术应用于实际问题，还为未来的智能能源管理系统提供了有力的支持。
本项目通过Python实现应用最小二乘法融合SVM-LSTM回归模型电力负荷预测项目实战。
2 . 数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：
|------------|-----------------------|--------------------------------|
| 编号 | 变量名称 | 描述 |
| 1 | Date | 记录数据的日期 |
| 2 | Time | 记录数据的时间 |
| 3 | Global_active_power | 家庭总的有功功率（实际消耗的电能）单位：kW |
| 4 | Global_reactive_power | 家庭总的无功功率（未转化为有用工作的电能部分）单位：kVar |
| 5 | Voltage | 家庭电路中的电压值 单位：V |
| 6 | Global_intensity | 家庭电路中的总电流强度 单位：A |
| 7 | Sub_metering_1 | 第一个子系统的电能消耗（如厨房电器）单位：Wh |
| 8 | Sub_metering_2 | 第二个子系统的电能消耗（如洗衣房电器）单位：Wh |
| 9 | Sub_metering_3 | 第三个子系统的电能消耗（如空调和热水器） 单位：Wh |
数据详情如下(部分展示)：
3. 数据预处理
3.1 用P andas 工具查看数据
使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：
关键代码：
3.2 数据缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：
从上图可以看到，总共有7个变量，数据中无缺失值，共10172条数据。
关键代码：
3. 3数据描述性统计
通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。
关键代码如下：
4. 探索性数据分析
4 .1 Global_active_power 变量分布直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
4 .2 相关性分析
从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。
5. 特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
关键代码如下：
5. 2 数据集拆分
把数据集划分为80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：
6 . 构建 SVM回归 模型
6 . 1 构建 模型
|------------|--------------|--------------------|
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | SVM回归模型 | kernel='rbf' 默认参数 |
| 2 | SVM回归模型 | gamma='scale' 默认参数 |
7 . 构建 LSTM 回归模型
7 . 1 构建 模型
|------------|--------------|------------|
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | LSTM神经网络回归模型 | units=96 |
| 2 | LSTM神经网络回归模型 | epochs=60 |
7 . 2 模型摘要信息
LSTM神经网络回归模型：
7 . 3 模型网络结构
7 . 4 模型训练集测试集损失曲线图
8 . 构建 SVM-LSTM融合 回归模型
8.1 构建模型
结合 最小二乘法（Least Squares Method, LLS）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 和 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM） 的混合回归模型。
关键代码如下：
输出结果如下：
9 . 模型评估
9 .1评估指标及结果
评估指标主要包括R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。
|--------------|--------------|-------------|
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 |||
| SVM回归模型 | R方 | 0.9957 |
| SVM回归模型 | 均方误差 | 0.0079 |
| SVM回归模型 | 解释方差分 | 0.9962 |
| SVM回归模型 | 绝对误差 | 0.068 |
从上表可以看出，R方分值为0.9947，说明模型效果良好。
关键代码如下：
|--------------|--------------|-------------|
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 |||
| LSTM回归模型 | R方 | 0.9979 |
| LSTM回归模型 | 均方误差 | 0.0038 |
| LSTM回归模型 | 解释方差分 | 0.9981 |
| LSTM回归模型 | 绝对误差 | 0.04 |
从上表可以看出，R方分值为0.9977，说明模型效果比较好。
关键代码如下：
|----------------|--------------|-------------|
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 |||
| SVM-LSTM融合回归模型 | R方 | 0.9981 |
| SVM-LSTM融合回归模型 | 均方误差 | 0.0036 |
| SVM-LSTM融合回归模型 | 解释方差分 | 0.9981 |
| SVM-LSTM融合回归模型 | 绝对误差 | 0.0372 |
从上表可以看出，R方分值为0.9977，说明模型效果比较好。
关键代码如下：
9 .2 真实值与预测值对比图
SVM回归模型：
从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型效果良好。
LSTM回归模型：
从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型效果良好。
SVM-LSTM融合回归模型：
从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型效果较好。
10 . 结论与展望
综上所述，本文采用了SVM算法、LSTM算法和SVM-LSTM融合算法来构建回归模型，最终证明了SVM-LSTM融合模型效果较好。此模型可用于日常产品的预测。