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雷达卡
MATLAB
实现基于
ARIMA-SVM
自回归积分滑动平均（
ARIMA
）结合支持向量机（
SVM）进行电力负荷预测的详细项目实例
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随着经济社会的快速发展和城市化进程的不断加快，电力已成为支撑现代社会正常运行的关键资源。电力负荷预测作为电力系统调度与运行管理的核心环节，对于电力系统的安全、经济、稳定运行具有极为重要的意义。准确的负荷预测不仅能够保障电力系统的可靠供电，还能够有效降低运行成本，提高能源利用效率，助力清洁能源的接入和消纳。在新型电力系统建设的背景下，电网结构日益复杂，用电需求呈现出多元化、波动性、季节性等特点，传统的单一预测方法难以适应不断变化的负荷特性，预测精度受到极大挑战。
电力负荷的时序特性显著，既存在日、周、年等周期性变化，也受社会、经济、天气等外部因素的影响，具有明显的非线性与随机性。为了提升电力负荷预测的准确性，业界学者和工程技术人员持续探索更加科学、有效的建模方法。自回归积分滑动平均模型（ARIMA）凭借其良好的线性建模能力，在处理时序数据 ...
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