function?[Acu]=AdaptFunc（XXYY）
%C為最小二乘支持向量機的正則化參數，theta為高斯徑向基的核函數參數，兩個需要進行優化選擇調試
NumOfPre?=1;%預測天數，在此預測本季度最后七天
Time?=?24;
XX?=30;
YY?=?2;
Data?=?xlsread（‘a23.xls‘）;%此為從excel表格讀數據的命令，表示將表格的數據讀到Data數組中，省略表格中的第一行第一列文字部分?可輸入你要預測的表格名稱
[M?N]?=?size（Data）;%計算讀入數據的行和列?M行N列
for?i?=?1:3
????maxData?=?max（Data（:i））;
????minData?=?min（Data（:i））;
????Data1（:i）?=?（Data（:i）?-?minData）/（maxData-minData）;%對溫度進行歸一化處理
end
for?i?=?4:5
????Data1（:i）?=?Data（:i）;
end
for?i?=?6:N
????Data1（:i）?=?log10（Data（:i））?;%對負荷進行對數處理?溫度和負荷的預處理?可采用不同的方法?可不必拘泥
end
Dim?=??M?-?2?-?NumOfPre;%訓練樣本數%訓練樣本數
Input?=?zeros（M-212Time）;%預先分配處理后的輸入向量空間
y?=?zeros（DimTime）;
for?i?=?3:M?
????for?j?=?1:Time
????????%%選取前一天溫度、同一時刻的負荷，前兩天的負荷，當天的溫度作為輸入特征
????????x?=?[Data1（i-11:5）?Data1（i-1j+5）?Data1（i-2j+5）Data1（i1:5）];
????????Input（i-2:j）?=?x;
????????y（i-2j）?=?Data1（ij+5）;
????end
end
Dist?=?zeros（DimDimTime）;%預先分配距離空間
for?i=1:Time
????for?j=1:Dim
????????for?k=1:Dim
????????????Dist（jki）?=?（Input（j:i）?-?Input（k:i））*（Input（j:i）?-?Input（k:i））‘;
????????end
????end
end
Dist1=exp（-Dist/（2*YY））;%RBF
for?i=1:Time
????H?=?Dist1（::i）?+?eye（Dim）/XX;%最小二乘支持向量的H矩陣
????f?=?-y（1:Dimi）;?
????Aeq?=?ones（Dim1）‘;
????beq?=?[0];
????option.MaxIter=1000;
????[afval]=quadprog（Hf[][]Aeqbeq）;%[][][]option）;
????b?=?0;
????for?j?=?1:Dim
????????b（j）?=?y（ji）?-?a（j）/XX?-?a‘*?Dist1（:ji）;%求每個輸入特征對應的b
????end
????b?=?sum（b）/Dim;%求平均b，消除誤差
????for?j?=?Dim?+?1:M-2
????????for?k?=?1:Dim
????????????K（k）?=?exp（-（Input（j:i）?-?Input（k:i））*（Input（j:i）?-?Input（k:i））‘/（2*YY））;%預測輸入特征與訓練特征的RBF距離
????????end
????????Pre（j-Dimi）?=?sum（a‘*K‘）?+?b;??%求解預測值???
????end
end
Len?=?M??-?（Dim?+?3）?+?1;%預測的天數?取本季度最后Len天
Pre?=?10.^Pre;
%for?i?=?1:Len
%???figure
%???plot（1:TimeData（i+Dim+26:N）‘-ro‘1:TimePre（i:）‘-k^‘）;%畫出每一天的預測值和真實值
%???hold?on
%
%???axis（[0?25?0?100]）%坐標范圍
%???hold?off
%end
acu?=?（Pre?-?Data（Dim+3:M6:N））./Data（Dim+3:M6:N）;%相對誤差
s=0;
for?i=1:Time
????s=abs（acu（1i））+s;
end
Acu=s/Time;
save?acu.mat?acu
%?err?=?abs（Pre?-?Data（Dim+3:M6:N））;
%?errpct?=?abs（err）./Data（Dim+3:M6:N）;
%?MAE?=?mean（abs（err））;
%?MAPE?=?mean（errpct（~isinf（errpct）））;
%?fprintf（‘Mean?Absolute?Percent?Error?（MAPE）:?%0.2f%%?\nMean?Absolute?Error?（MAE）:?%0.2f?MWh\n‘...
%?????MAPE?MAE）;

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2018-09-12?09:04??SVM\
?????文件???????22016??2010-06-03?19:41??SVM\a23.xls
?????文件?????????381??2019-11-18?16:09??SVM\Acu.mat
?????文件?????????381??2019-11-18?16:09??SVM\acu1.mat
?????文件????????2674??2018-09-10?20:22??SVM\AdaptFunc.m
?????文件????????2787??2018-09-11?18:56??SVM\AdaptFunc1.m
?????文件????????3813??2010-05-18?10:36??SVM\baseStepPso.m
?????文件???????12826??2015-09-13?14:40??SVM\figure.fig
?????文件????????2762??2018-04-18?10:31??SVM\gaijin.m
?????文件???????10730??2015-09-13?20:53??SVM\gui.fig
?????文件???????17949??2015-09-13?21:33??SVM\gui.m
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?????文件????????2615??2018-09-12?09:06??SVM\shorttime.m
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?????文件???????27670??2012-04-06?19:10??svm程序\libsvm-3.11\libsvm-3.11\heart_scale
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?????目錄???????????0??2013-08-16?18:27??svm程序\libsvm-3.11\libsvm-3.11\java\libsvm\
?????文件???????50037??2012-04-06?19:10??svm程序\libsvm-3.11\libsvm-3.11\java\libsvm.jar
............此處省略72個文件信息