基于数据预处理和pso-svm风功率预测聚类

1、采用dbcan算法对风功率异常数据进行提取，并采用kmesns算法对处理后的数据聚类，仿真实验设置了三类。

2、基于上述聚类结果，采用粒子群算法pso优化支持向量机svm对风功率进行分类预测，

3、基于Matlab平台进行仿真验证，下图为风功率数据异常值剔除及分类结果，同时展示了pso优化svm后的对比预测结果、并对聚类前后的结果进行展示，验证了通过聚类处理和pso的优化可提高风功率预测的准确性。

代码，可用于其他数据预测问题，例如光功率、负荷数据、流量数据，股票数据等。

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