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一、简介

支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。

二、源代码

clc;clear C = 30;theta = 2;%C为最小二乘支持向量机的正则化参数，theta为高斯径向基的核函数参数，两个需要进行优化选择调试NumOfPre = 1;%预测天数，在此预测本季度最后七天%以负荷的加权为参考1al = 2;%温度的加权be = 1;%湿度的加权th = 1;%星期的加权Time = 48;Data = xlsread('input.xls');%此为从excel表格读数据的命令，表示将表格的数据读到Data数组中，省略表格中的第一行第一列文字部分 可输入你要预测的表格名称Data = Data(2:end,:);[M,N] = size(Data);%计算读入数据的行和列 M行N列Data1 = Data;for i = 1:2    maxData = max(Data(:,i));    minData = min(Data(:,i));    Data1(:,i) = (Data(:,i) - minData)/(maxData-minData);%对温度进行归一化处理endfor i = 4:N    Data1(:,i) = log10(Data(:,i)) ;%对负荷进行对数处理 温度和负荷的预处理 可采用不同的方法 可不必拘泥endDim =  M - 2 - NumOfPre;%训练样本数%拥有完整特征描述的数据共有M-2组！！Input = zeros(M,8,Time);%预先分配处理后的输入向量空间%8是特征空间的维度！也是x的元素数！！y = zeros(Dim,Time);for i = 3:M     for j = 1:Time        %%选取前一天温度、同一时刻的负荷，前两天的负荷，当天的温度作为输入特征        x = [Data1(i-1,1:3), Data1(i-1,j+3), Data1(i-2,j+3),Data1(i,1:3)];%x就是每一个负荷对应的特征向量！！！        x(1)=al*x(1);        x(6)=al*x(6);        x(2)=be*x(2);        x(7)=be*x(7);        x(3)=th*x(3);        x(8)=th*x(8);        Input(i-2,:,j) = x;%Input(i,：,k)的含义为：第i天第j个时刻的负荷所对应的特征向量        y(i-2,j) = Data1(i,j+3);    endendDist = zeros(Dim,Dim,Time);%预先分配距离空间for i=1:Time    for j=1:Dim        for k=1:Dim            Dist(j,k,i) = (Input(j,:,i) - Input(k,:,i))*(Input(j,:,i) - Input(k,:,i))';        end    endend

三、运行结果

四、备注

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