MATLAB|相关向量机和特征选取技术在短期负荷预测中的应用（Matlab复现）

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主要内容   

  模型研究   

一、相关向量机回归原理

二、Relief算法的负荷特征选取

  结果一览   

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主要内容   

该模型复现《相关向量机和特征选取技术在短期负荷预测中的应用》，通过改进传统的Relief算法，提出一种短期负荷预测特征输入量的选取方法，并使用相关性分析法来消除冗余特征。在所选特征和气温数据的基础上，应用相关相量机来建立预测模型。程序以美国德州电力市场某东部城市的真实负荷数据来进行仿真分析，结果表明本文的特征选取方法能够很好的提取负荷的短期趋势特征和周期性特征。该程序采用matlab编写，和原文区别在于未实现对比算例，可以通过运行结果看到没有和其他方法的对比，程序​注释清楚，方便学习！

  模型研究   

一、相关向量机回归原理

相关向量机回归（Relevance Vector Machine Regression，RVR）是一种基于SVM的回归模型，用于预测连续的值。它使用支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）的方法来找到最佳拟合线。在时间序列预测中，RVR可以用于预测未来的趋势或模式。

RVR的基本思想是在特征空间中找到一个超平面，使得所有数据点到该平面的距离最近。这个超平面可以看作是最佳拟合线。与传统的SVR相比，RVR更加灵活，因为它允许数据点在超平面上的权重为零，从而降低了模型的复杂度并提高了预测精度。

RVR通常使用核函数将数据集转换为更高维度的空间，以便更容易地分离数据点。常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数和径向基函数（RBF）。选择合适的核函数和参数对于提高预测精度至关重要。

在时间序列预测中，RVR可以用于处理具有趋势和季节性的数据。它可以学习时间序列数据的内在规律，并通过历史数据预测未来的趋势或模式。此外，RVR还可以与其他预测方法结合使用，例如与ARIMA模型或神经网络结合，以进一步提高预测精度。

二、Relief算法的负荷特征选取

  结果一览   

运行结果：​

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