基于matlab的电力负荷预测，论文阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，总结了负荷变化的规律性。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，而目前依然是基于经验的办法解决。采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优，实现模型参数的优化选择，使得预测精度有所提高。程序已调通，可直接运行。

2-13毕业论文 最小二乘支持向量机（LSSVM） - 小红书 (xiaohongshu.com)