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雷达卡
MATLAB
实现基于
PSO-SVM
粒子群优化算法（
PSO）结合支持向量机（
SVM）进行光伏功率预测的详细项目实例
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光伏出力的高波动性来自辐照度、组件温升、风速、云层移动与遮挡、逆变器限额等多重因素耦合，产生明显的非线性与时变性。这类复杂关系若只用单一线性模型拟合，往往出现欠拟合或无法外推的困境；若采用深度网络，又可能受到样本规模、可解释性与部署算力的约束。基于粒子群优化与支持向量机的组合范式正适配此类约束条件：支持向量回归以核方法在高维特征空间刻画非线性边界，使用少量支持向量即可得到稳定的结构风险最小化解；粒子群优化无需可导目标与梯度信息，能在连续搜索空间中快速逼近全局最优，为核尺度、惩罚系数与ε-不敏感损失等关键超参数寻找更优组合。针对光伏功率预测的现实场景，样本的季节漂移、工作日—周末差异、突发云团与气象预报偏差导致的残差结构，需要构建既稳健又具适度灵活度的学习器，并辅以交叉验证与多目标评价（RMSE、MAE、MAPE与R）来约束搜索方向。PSO–SVM在 ...
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