项目介绍 MATLAB实现基于GBDT-SVR梯度提升决策树模型（GBDT）结合支持向量回归模型（SVR）进行电动汽车（EV）充电负荷预测（含模型描述及部分示例代码）专栏近期有大量优惠 还请多多点一下

MATLAB实现基于GBDT-SVR梯度提升决策树模型GBDT结合支持向量回归模型SVR进行电动汽车EV充电负荷预测的详细项目实例项目背景介绍电动汽车产业正在以极高速度扩张充电基础设施与配电网之间的耦合关系也随之变得愈发紧密。随着居民区、商业区、园区、交通枢纽和公共停车场中充电桩数量持续增长充电负荷呈现出随机性强、波动幅度大、时空分布离散、受多因素驱动显著的特点。与传统稳定用电负荷相比电动汽车充电负荷不仅受车辆到达时间、剩余电量、驾驶行为、排队等待、充电策略等交通与行为因素影响还会受到温度、节假日、工作日类型、电价机制、实时电网约束等外部条件影响。因此电动汽车充电负荷预测不仅是电网调度与配电规划中的关键技术环节也是充电站运营优化、峰谷削减、需求响应管理、容量配置和储能调度的重要基础。在实际运行场景中电动汽车充电行为往往具有明显的非线性特征和时变特征。比如在早晚高峰、通勤时段、周末出行高峰、节假日前后以及极端天气出现时充电需求会出现显著差异不同充电设施的服务对象、功率等级、地理位置、停车时长也会导致负荷曲线表现出强烈异质性。单一线性模型难以同时刻画趋势项、周期项和非平稳扰动项单纯依靠传统时间序列方法也容易在多因素耦合条件下失去预测精度。机器学习方法因其对复杂映射关系的建模能力在充电负荷预测中逐步占据核心地位。其中梯度提升决策树能够通过逐步拟合残差的方式捕捉高维非线性关系支持向量回归则能在小样本、噪声扰动和非线性映射问题中保持较强的泛化能力。将两者结合形成GBDT-SVR组合预测框架能够发挥树模型对特征交互和非线性结构的提取能力以及SVR对连续数值回归和局部平滑拟合的优势从而提升充电负荷预测精度与鲁棒性。从工程角度看电动汽车充电负荷预测的价值不仅体现在预测数值本身更体现在对能源系统运行策略的支撑作用。准确的短期预测可以帮助充电站运营方提前安排功率分配、控制排队拥堵、优化设备利用率也可以帮助电网调度部门预判局部变压器负载、配电线路潮流变化以及峰值风险进而提高供电安全与运行经济性。中长期预测则可用于评估某一地区未来的充电容量需求为规划新增充电站、扩容变压器、配置储能设备和开展需求侧管理提供依据。随着“双碳”目标推进交通电气化与可再生能源消纳协同发展成为能源系统的重要趋势充电负荷预测也因此从单纯的数据分析任务升级为支撑低碳城市、电网柔性调度与智能交通融合的关键技术。MATLAB作为工程分析和算法验证的重要平台具备较强的数据处理、可视化、机器学习建模和结果分析能力特别适合构建从数据预处理、特征工程、模型训练、超参数优化到预测评估的一体化流程。结合MATLAB R2025b版本的新特性与接口规范可以更稳定地完成数据管道设计、回归模型训练和结果展示。针对电动汽车充电负荷预测这一任务采用GBDT与SVR相结合的建模方式既能够保留模型结构清晰、训练效率较高、参数可解释性较强的优点又能够适应实际业务中的复杂场景需求例如多站点负荷联动、气象扰动、时段切换和节假日异常波动等。基于此构建一个完整、真实、可运行、可扩展的GBDT-SVR电动汽车充电负荷预测项目实例具有很强的工程意义、研究价值与应用推广价值。项目目标与意义提升电动汽车充电负荷预测精度电动汽车充电负荷具有显著的非线性、波动性和随机性传统的均值法、移动平均法或简单回归模型在复杂场景中容易出现系统性误差。通过构建GBDT-SVR组合模型可以利用GBDT先对多源特征进行非线性映射和交互关系提取再将其输出或残差信息输入SVR进行精细回归从而提升对负荷峰值、谷值以及突变区间的拟合能力。高精度预测不仅有助于提高模型在验证集与真实运行环境中的一致性还能减少高峰时段的偏差积累降低预测滞后带来的调度风险。对于充电站而言准确掌握未来负荷变化意味着能够更合理地安排充电功率、减少设备拥堵、提高用户满意度。对于电网侧而言较高的预测精度能够增强局部潮流分析、容量核算与风险预警的可靠性减少因负荷误判导致的设备过载与电能质量问题。因此提升预测精度是该项目最核心的目标之一也是组合建模方法存在的根本价值所在。支撑充电设施精细化运营充电站的运营效率不仅依赖桩数量和设备性能更依赖对未来负荷的精细管理。若负荷预测偏差较大容易出现功率分配不合理、排队等待时间增长、用户充电体验下降以及能量利用率不足等问题。引入GBDT-SVR模型后可以对不同时间段、不同天气条件、不同节假日类型和不同区域特征下的负荷变化进行更准确的刻画从而帮助运营方提前制定充电引导策略和动态限额策略。例如在负荷可能冲高的时间窗内运营方可以提前开放备用桩位、调整价格激励或联动储能削峰在负荷偏低时则可降低冗余功率投入提升资源配置效率。精细化运营还体现在服务层面准确预测可以帮助平台优化预约机制、缓解拥堵、缩短等待时长并增强用户端的服务稳定性。该目标的意义在于把预测模型从“数据分析工具”升级为“业务决策引擎”使算法真正服务于充电站日常运营管理。辅助配电网安全与容量规划电动汽车充电负荷接入配电网后会对变压器、馈线、电缆和开关设备的运行状态产生直接影响。若缺乏可靠的负荷预测规划部门很难准确判断某一区域是否需要扩容、是否需要配置储能、是否需要实施需求响应。GBDT-SVR模型能够输出具有时间相关性的预测结果为配电网侧的容量评估提供量化依据。通过对短期和中期负荷趋势的预测可以提前识别可能出现的局部过载、峰值叠加和电压波动风险进而为设备升级、网络重构和运行方式切换提供数据支撑。在规划阶段预测结果还可用于分析充电设施接入对未来负荷增长的影响帮助形成更科学的建设计划避免盲目扩容或资源闲置。对于新建园区、公共停车场和城市交通节点充电负荷预测还可作为规划审批和容量核定的重要参考指标因此其意义不仅在运行层面更延伸到中长期基础设施规划层面。推动机器学习方法在能源场景中的落地将GBDT与SVR结合应用于电动汽车充电负荷预测不只是为某个具体任务提供模型更重要的是展示一种可迁移、可复用的能源数据建模范式。该范式体现了特征工程、模型集成、误差修正和性能评估的系统思维适合扩展到光伏功率预测、建筑负荷预测、储能充放电优化和分布式能源调度等相关场景。对于MATLAB工程实现而言完整项目实例能够将数据清洗、模型训练、参数优化和结果可视化统一到同一条技术链路中降低算法落地门槛提高工程可复现性。更重要的是这种方法兼顾解释性和性能在实际项目中比黑箱深度学习模型更容易进行误差分析、参数调优和业务沟通。通过该项目可以推动机器学习从概念验证阶段进一步走向可部署、可监控、可维护的工程应用阶段形成面向智慧能源系统的实用算法解决方案。项目挑战及解决方案多源特征耦合导致的非线性复杂性电动汽车充电负荷并非由单一变量决定而是由时间、天气、节假日、星期类型、历史负荷、温度变化、用户出行习惯、站点位置等多种因素共同作用形成。这种多源特征之间的耦合关系往往呈现显著非线性且不同特征的影响强度在不同时间段并不固定。例如温度在夏季高温与冬季低温条件下对充电需求的作用方向可能不同节假日对商业区和居民区站点的影响也不一致。面对这种复杂结构单一线性回归或简单时间序列模型很难充分提取隐藏关系。解决这一问题的关键在于引入GBDT作为第一阶段特征学习器使其通过多棵回归树逐步拟合残差自动捕捉特征间的交互作用、阈值效应和非线性分段关系。随后再利用SVR对GBDT输出的高层特征或残差信息进行二次回归使最终模型在复杂关系与连续数值拟合之间达到更平衡的效果。这样不仅能提高建模能力还能减少人工构造复杂特征时的漏项和偏差。数据噪声、缺失与异常点干扰明显真实场景中的充电负荷数据通常存在采集间断、设备掉线、统计口径变化、传感器误差和异常峰值等问题。若不进行严格处理模型训练过程会受到明显干扰预测结果也容易出现不稳定现象。尤其是在充电站运营数据中偶发性的超高负荷、临时检修导致的数据缺口、天气突变造成的行为异常都可能影响模型的泛化能力。对此需要在建模前构建完整的数据清洗流程包括缺失值插补、异常值检测、平滑处理、时间对齐和数值归一化。对异常点可结合IQR、Z-score、局部窗口统计或基于业务阈值的方法进行筛查对于缺失时段则可采用线性插值、前向填充、邻近时段均值或基于历史模式的重建方法。GBDT对异常值具备一定鲁棒性但在极端噪声较多时仍可能偏移因此在进入SVR阶段前对样本分布进行平稳化处理非常重要。通过规范的数据治理流程能够显著提高模型训练稳定性并减少过拟合与误判风险。模型参数选择与结果稳定性问题GBDT与SVR都包含关键超参数且对结果影响较大。GBDT中的树数量、学习率、最大深度、最小叶节点样本数等参数会直接决定模型复杂度和拟合能力SVR中的核函数类型、惩罚系数C、核参数以及回归误差容忍区间等参数则决定模型在偏差与方差之间的平衡。如果参数设置不合理可能出现欠拟合、过拟合、预测曲线抖动或局部峰值失真等问题。为解决这一挑战需采用分层调参思路先通过交叉验证和网格搜索对GBDT进行粗粒度筛选再将GBDT产生的预测结果或叶节点响应作为SVR输入进一步利用验证集评估不同核函数和参数组合的泛化性能。MATLAB R2025b环境下应遵循当前版本对回归函数参数接口的规范避免调用已不兼容的参数项并优先使用稳定、可复现的配置方案。此外模型训练完成后还应通过RMSE、MAE、MAPE、R²等多指标综合评价而不是仅凭单一指标判断优劣。通过规范调参与多指标评价可以明显增强模型输出的稳定性与可信度。项目模型架构数据输入层数据输入层是整个预测系统的基础主要负责接收原始充电负荷数据和外部影响因子数据。输入内容通常包括历史负荷序列、时间特征、天气特征、节假日标识、星期类型、温度、湿度、风速以及可能的站点静态属性等。对于MATLAB实现而言数据可来自Excel、CSV、MAT文件或数据库导出的表格结构。该层的核心任务并不是直接建模而是将异构数据统一整理为可训练格式并完成时间索引对齐和字段标准化。若数据存在不连续、格式不一致或单位混用的问题需要在这一阶段先完成转换例如将分钟级数据重采样为小时级将温度单位统一将节假日字段编码为数值或类别变量。输入层的质量直接决定后续特征工程的有效性因此该层应尽量保证数据完整、字段一致和时间顺序正确。对电动汽车负荷预测而言输入层还可纳入滞后特征如前1小时、前3小时、前24小时负荷以体现负荷的自相关结构。完善的输入层能够为后续特征学习奠定稳定基础。特征工程层特征工程层负责将原始变量转化为更适合建模的输入形式是提升预测性能的关键环节。对于充电负荷预测特征工程不仅包括数值标准化还包括时间周期编码、滑动窗口统计、滞后项构造以及异常值修正。时间周期编码可以将小时、星期、月份等信息转化为连续可学习的数值避免模型误解类别之间的顺序关系滑动窗口统计则可提取局部均值、方差、最大值、最小值等信息从而增强对短期波动的响应能力。GBDT在这一层的作用主要是自动学习特征交互和非线性边界但前期合理设计特征仍可明显提升模型表达能力。标准化处理对于SVR尤为重要因为SVR依赖距离度量和核映射特征尺度不一致会导致某些变量主导优化过程。特征工程层还可以通过相关性分析和重要性筛选去除冗余维度降低噪声干扰和计算成本。一个高质量的特征工程层通常能够显著改善后续模型拟合精度与收敛稳定性。GBDT特征学习层GBDT特征学习层是组合模型的第一核心部分。梯度提升决策树通过加法模型逐步逼近真实目标函数每一轮新树都针对前一轮残差进行拟合从而逐渐提升整体预测精度。它的优势在于能够自动发现特征之间的复杂交互关系适用于非线性、非平稳且具有阈值效应的数据。对于电动汽车充电负荷预测GBDT可以识别天气变化与负荷之间的非线性关系区分工作日和节假日的不同模式并识别高峰时段的局部结构特征。在组合架构中GBDT不仅可以直接输出负荷预测值还可以输出叶节点索引、残差估计或中间拟合结果为SVR提供更高层次的特征表示。通过这种方式原始输入空间中的复杂非线性被压缩为更具判别力的特征空间使后续回归器更容易完成精细拟合。GBDT层的强项在于结构可解释性、鲁棒性和较强的特征选择能力因此常被作为组合模型中的首阶段学习器。SVR精修回归层SVR精修回归层承担组合模型的第二阶段任务主要负责对GBDT输出结果进行细化回归。支持向量回归的基本思想是在尽量保持模型平滑的前提下寻找一个能够容忍一定误差的函数使大部分样本点落入误差带内同时对超出误差带的样本进行惩罚。对于非线性问题SVR可通过核函数将输入映射至高维空间从而在高维中完成线性拟合。电动汽车充电负荷中常见的局部波动、短时异常和峰谷变化都可以借助SVR的核映射机制进行更细致的修正。与GBDT相比SVR在小样本或中等样本条件下往往更具稳定性特别适合对GBDT初步预测结果做二次校正。将GBDT输出作为SVR输入相当于先用树模型完成结构化特征提纯再用核回归进行连续空间的平滑逼近两者结合可兼顾模型的表达能力与泛化能力。该层在组合架构中起到误差修正器的作用是提升最终预测精度的重要环节。性能评估与输出层性能评估与输出层负责将模型预测结果与真实值进行对比并生成可解释、可视化和可用于业务决策的结果输出。常用评价指标包括均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差和决定系数等其中RMSE能够反映大误差惩罚MAE反映整体平均偏差MAPE适合衡量相对误差R²则用于评估拟合优度。对于电动汽车充电负荷预测不同业务场景对指标敏感度可能不同例如调度场景更关注峰值误差运营场景更关注总体偏差规划场景更关注长期趋势吻合度。因此评估层应支持多指标联合分析。输出层还应生成预测曲线、残差分布图、误差对比图和特征重要性展示以便快速识别模型优势与不足。在MATLAB中输出层还可与图形界面结合形成可交互的演示系统便于展示预测结果、比较不同模型性能并为后续参数优化提供可视化反馈。完整的输出层不仅输出数字更输出可解释的工程决策信息。项目模型描述及代码示例1. 数据读取与时间特征整理 clear; % 清空工作区变量避免旧变量影响当前实验 clc; % 清空命令窗口保证输出界面整洁 rawTable readtable(ev_charging_data.csv); % 读取电动汽车充电负荷原始数据表 rawTable.Time datetime(rawTable.Time,InputFormat,yyyy-MM-dd HH:mm:ss); % 将时间字段转换为日期时间类型便于提取时序特征 rawTable.Hour hour(rawTable.Time); % 提取小时特征用于刻画日内周期性变化 rawTable.DayOfWeek weekday(rawTable.Time); % 提取星期序号用于区分工作日与周末模式 rawTable.Month month(rawTable.Time); % 提取月份特征用于描述季节性差异 rawTable.IsWeekend double(rawTable.DayOfWeek1 | rawTable.DayOfWeek7); % 构造周末标识便于识别周末充电行为差异 rawTable.Load fillmissing(rawTable.Load,linear); % 对负荷缺失值进行线性插补减少训练中断 rawTable.Temp fillmissing(rawTable.Temp,movmean,6); % 对温度缺失值进行滑动均值平滑增强气象数据连续性 2. 异常值处理与特征标准化 loadData rawTable.Load; % 提取目标负荷序列用于后续异常检测 q1 quantile(loadData,0.25); % 计算下四分位数用于构建IQR异常判别边界 q3 quantile(loadData,0.75); % 计算上四分位数用于构建IQR异常判别边界 iqrVal q3 - q1; % 计算四分位距衡量数据离散程度 lowerBound q1 - 1.5*iqrVal; % 设置下界用于筛查异常低值 upperBound q3 1.5*iqrVal; % 设置上界用于筛查异常高值 outlierIdx loadDatalowerBound | loadDataupperBound; % 标记异常点位置 rawTable.Load(outlierIdx) median(loadData); % 使用中位数替换异常值降低极端点影响 featureMat [rawTable.Hour, rawTable.DayOfWeek, rawTable.Month, rawTable.IsWeekend, rawTable.Temp, rawTable.Humidity]; % 组织输入特征矩阵 mu mean(featureMat,1); % 计算每一列特征均值 sigma std(featureMat,0,1); % 计算每一列特征标准差 featureMat (featureMat - mu)./sigma; % 对特征进行Z-score标准化提升SVR训练稳定性 targetVec rawTable.Load; % 定义回归目标变量 3. 构建训练集与测试集 numObs size(featureMat,1); % 统计样本总数 rng(42); % 固定随机种子保证实验结果可复现 idx randperm(numObs); % 生成随机排列索引打乱样本顺序 trainRatio 0.7; % 设置训练集比例为70% trainNum floor(trainRatio*numObs); % 计算训练样本数量 trainIdx idx(1:trainNum); % 获取训练集索引 testIdx idx(trainNum1:end); % 获取测试集索引 XTrain featureMat(trainIdx,:); % 提取训练输入特征 YTrain targetVec(trainIdx); % 提取训练输出标签 XTest featureMat(testIdx,:); % 提取测试输入特征 YTest targetVec(testIdx); % 提取测试输出标签 4. GBDT回归模型训练 gbdtMdl fitrensemble(XTrain,YTrain,Method,LSBoost,NumLearningCycles,200,LearnRate,0.05,Learners,tree); % 训练GBDT模型采用最小二乘提升回归 gbdtTrainPred predict(gbdtMdl,XTrain); % 计算GBDT在训练集上的预测值用于构建后续SVR输入 gbdtTestPred predict(gbdtMdl,XTest); % 计算GBDT在测试集上的预测值用于评估基线性能 trainResidual YTrain - gbdtTrainPred; % 计算训练残差为SVR精修提供学习目标 testResidual YTest - gbdtTestPred; % 计算测试残差便于检查偏差结构 5. SVR二次回归修正 svrInputTrain [gbdtTrainPred, XTrain]; % 将GBDT输出与原始特征拼接构造SVR输入空间 svrInputTest [gbdtTestPred, XTest]; % 将测试集对应输入拼接保证训练测试维度一致 svrMdl fitrsvm(svrInputTrain,YTrain,KernelFunction,gaussian,KernelScale,auto,BoxConstraint,10,Epsilon,0.1); % 训练SVR模型对GBDT结果进行非线性精修 svrTrainPred predict(svrMdl,svrInputTrain); % 计算SVR在训练集上的回归输出 svrTestPred predict(svrMdl,svrInputTest); % 计算SVR在测试集上的回归输出 finalTrainPred svrTrainPred; % 将SVR输出作为最终训练预测值 finalTestPred svrTestPred; % 将SVR输出作为最终测试预测值 6. 结果评估与可视化 rmse sqrt(mean((finalTestPred - YTest).^2)); % 计算测试集均方根误差用于衡量整体预测偏差 mae mean(abs(finalTestPred - YTest)); % 计算测试集平均绝对误差反映平均偏离程度 mape mean(abs((finalTestPred - YTest)./YTest))*100; % 计算平均绝对百分比误差衡量相对误差水平 sst sum((YTest - mean(YTest)).^2); % 计算总平方和用于评估目标波动 sse sum((YTest - finalTestPred).^2); % 计算残差平方和用于评估未解释误差 r2 1 - sse/sst; % 计算决定系数衡量模型解释能力 figure(Color,w); % 创建白底图窗用于展示预测结果 plot(YTest,b,LineWidth,1.5); % 绘制真实负荷曲线 hold on; % 保持当前图形叠加预测曲线 plot(finalTestPred,r--,LineWidth,1.5); % 绘制GBDT-SVR最终预测曲线 legend(真实值,预测值); % 显示图例便于区分曲线含义 xlabel(测试样本序号); % 设置横轴标签表示样本顺序 ylabel(充电负荷); % 设置纵轴标签表示负荷数值 title(电动汽车充电负荷预测结果对比); % 设置图表标题突出任务内容 grid on; % 打开网格线便于观察局部误差 fprintf(RMSE %.4f\n,rmse); % 输出RMSE数值便于记录模型性能 fprintf(MAE %.4f\n,mae); % 输出MAE数值便于记录模型性能 fprintf(MAPE %.4f%%\n,mape); % 输出MAPE数值便于记录模型性能 fprintf(R2 %.4f\n,r2); % 输出R²数值便于记录模型性能1.数据读取与时间特征整理clear; % 清空工作区变量避免旧变量影响当前实验clc; % 清空命令窗口保证输出界面整洁rawTable readtable(ev_charging_data.csv); % 读取电动汽车充电负荷原始数据表rawTable.Time datetime(rawTable.Time,InputFormat,yyyy-MM-dd HH:mm:ss); % 将时间字段转换为日期时间类型便于提取时序特征rawTable.Hour hour(rawTable.Time); % 提取小时特征用于刻画日内周期性变化rawTable.DayOfWeek weekday(rawTable.Time); % 提取星期序号用于区分工作日与周末模式rawTable.Month month(rawTable.Time); % 提取月份特征用于描述季节性差异rawTable.IsWeekend double(rawTable.DayOfWeek1 | rawTable.DayOfWeek7); % 构造周末标识便于识别周末充电行为差异rawTable.Load fillmissing(rawTable.Load,linear); % 对负荷缺失值进行线性插补减少训练中断rawTable.Temp fillmissing(rawTable.Temp,movmean,6); % 对温度缺失值进行滑动均值平滑增强气象数据连续性2.异常值处理与特征标准化loadData rawTable.Load; % 提取目标负荷序列用于后续异常检测q1 quantile(loadData,0.25); % 计算下四分位数用于构建IQR异常判别边界q3 quantile(loadData,0.75); % 计算上四分位数用于构建IQR异常判别边界iqrVal q3 - q1; % 计算四分位距衡量数据离散程度lowerBound q1 - 1.5*iqrVal; % 设置下界用于筛查异常低值upperBound q3 1.5*iqrVal; % 设置上界用于筛查异常高值outlierIdx loadDatalowerBound | loadDataupperBound; % 标记异常点位置rawTable.Load(outlierIdx) median(loadData); % 使用中位数替换异常值降低极端点影响featureMat [rawTable.Hour, rawTable.DayOfWeek, rawTable.Month, rawTable.IsWeekend, rawTable.Temp, rawTable.Humidity]; % 组织输入特征矩阵mu mean(featureMat,1); % 计算每一列特征均值sigma std(featureMat,0,1); % 计算每一列特征标准差featureMat (featureMat - mu)./sigma; % 对特征进行Z-score标准化提升SVR训练稳定性targetVec rawTable.Load; % 定义回归目标变量3.构建训练集与测试集numObs size(featureMat,1); % 统计样本总数rng(42); % 固定随机种子保证实验结果可复现idx randperm(numObs); % 生成随机排列索引打乱样本顺序trainRatio 0.7; % 设置训练集比例为70%trainNum floor(trainRatio*numObs); % 计算训练样本数量trainIdx idx(1:trainNum); % 获取训练集索引testIdx idx(trainNum1:end); % 获取测试集索引XTrain featureMat(trainIdx,:); % 提取训练输入特征YTrain targetVec(trainIdx); % 提取训练输出标签XTest featureMat(testIdx,:); % 提取测试输入特征YTest targetVec(testIdx); % 提取测试输出标签4. GBDT回归模型训练gbdtMdl fitrensemble(XTrain,YTrain,Method,LSBoost,NumLearningCycles,200,LearnRate,0.05,Learners,tree); % 训练GBDT模型采用最小二乘提升回归gbdtTrainPred predict(gbdtMdl,XTrain); % 计算GBDT在训练集上的预测值用于构建后续SVR输入gbdtTestPred predict(gbdtMdl,XTest); % 计算GBDT在测试集上的预测值用于评估基线性能trainResidual YTrain - gbdtTrainPred; % 计算训练残差为SVR精修提供学习目标testResidual YTest - gbdtTestPred; % 计算测试残差便于检查偏差结构5. SVR二次回归修正svrInputTrain [gbdtTrainPred, XTrain]; % 将GBDT输出与原始特征拼接构造SVR输入空间svrInputTest [gbdtTestPred, XTest]; % 将测试集对应输入拼接保证训练测试维度一致svrMdl fitrsvm(svrInputTrain,YTrain,KernelFunction,gaussian,KernelScale,auto,BoxConstraint,10,Epsilon,0.1); % 训练SVR模型对GBDT结果进行非线性精修svrTrainPred predict(svrMdl,svrInputTrain); % 计算SVR在训练集上的回归输出svrTestPred predict(svrMdl,svrInputTest); % 计算SVR在测试集上的回归输出finalTrainPred svrTrainPred; % 将SVR输出作为最终训练预测值finalTestPred svrTestPred; % 将SVR输出作为最终测试预测值6.结果评估与可视化rmse sqrt(mean((finalTestPred - YTest).^2)); % 计算测试集均方根误差用于衡量整体预测偏差mae mean(abs(finalTestPred - YTest)); % 计算测试集平均绝对误差反映平均偏离程度mape mean(abs((finalTestPred - YTest)./YTest))*100; % 计算平均绝对百分比误差衡量相对误差水平sst sum((YTest - mean(YTest)).^2); % 计算总平方和用于评估目标波动sse sum((YTest - finalTestPred).^2); % 计算残差平方和用于评估未解释误差r2 1 - sse/sst; % 计算决定系数衡量模型解释能力figure(Color,w); % 创建白底图窗用于展示预测结果plot(YTest,b,LineWidth,1.5); % 绘制真实负荷曲线hold on; % 保持当前图形叠加预测曲线plot(finalTestPred,r--,LineWidth,1.5); % 绘制GBDT-SVR最终预测曲线legend(真实值,预测值); % 显示图例便于区分曲线含义xlabel(测试样本序号); % 设置横轴标签表示样本顺序ylabel(充电负荷); % 设置纵轴标签表示负荷数值title(电动汽车充电负荷预测结果对比); % 设置图表标题突出任务内容grid on; % 打开网格线便于观察局部误差fprintf(RMSE %.4f\n,rmse); % 输出RMSE数值便于记录模型性能fprintf(MAE %.4f\n,mae); % 输出MAE数值便于记录模型性能fprintf(MAPE %.4f%%\n,mape); % 输出MAPE数值便于记录模型性能fprintf(R2 %.4f\n,r2); % 输出R²数值便于记录模型性能更多详细内容请访问http://能源预测MATLAB实现基于GBDT-SVR梯度提升决策树模型GBDT结合支持向量回归模型SVR进行电动汽车EV充电负荷预测的详细项目实例含完整的程序GUI设计和代码详解_MLR模型预测代码详解资源-CSDN下载 https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/90383072https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/90383072https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/90383072