短期负荷预测 综述

基于改进混沌粒子群算法的最小二乘支持向量机短期负荷预测，李劲秋，王韶，针对目前采用最小二乘支持向量机进行电力系统短期负荷预测时，运用混沌粒子群算法选取参数不能完全解决早熟，导致精度下降的问题

原创问题自适应Kalman滤波电力系统短期负荷滤波预测-kmf.m % y:测量负荷数据(N天同一时刻) % T:日最高温度 % N:数据量 % kk:预测步长 %% 模型% 系统方程 % [x

本文档利用神经网络基于某地的负荷情况进行负荷预测

基于BP算法神经网络的负荷预测，对某实测7日内数据为样本，进行方针预测。

私家车充电负荷通过蒙特卡洛模拟法进行预测，参数可自行修改

基于支持向量机负荷功率预测，使用粒子群算法进行参数寻优，供参考

完整的基于C#的灰色负荷预测，直接可用。包含大量的矩阵处理：行列式，伴随矩阵，求逆，乘积等等

电力系统负荷预测，利用的是遗传算法，里面使用的工具是SVM支持向量机。

使用MATLAB对用电负荷预测,算法采用RCNN进行预测。得到的结果并不是很理想,更改后效果还是不太理想,权且当作学习罢了,日后更进后再上传更好的。可以把这个当作基础版的学习。

RBF神经网络负荷预测MATLAB程序