说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后关注获取。

1.项目背景

随着全球能源需求的不断增长，电力系统的稳定性和效率变得至关重要。准确的电力负荷预测不仅有助于优化电力调度和分配，还能减少能源浪费，降低运营成本。传统的负荷预测方法（如时间序列分析、回归模型等）虽然在某些场景下表现良好，但在处理复杂的非线性关系和长期依赖时存在局限性。

为了提高预测精度，本项目提出了一种结合 最小二乘法（Least Squares Method, LLS）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 和 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM） 的混合回归模型，用于电力负荷预测。该模型充分利用了 SVM 在处理高维数据和非线性问题上的优势，以及 LSTM 在捕捉时间序列中的长期依赖关系的能力。通过最小二乘法对这两种模型进行融合，进一步提升了预测的准确性和稳定性。

通过结合最小二乘法、SVM 和 LSTM，本项目旨在构建一个高效、准确的电力负荷预测模型，帮助电力公司优化调度和分配，提升电网的稳定性和效率。该项目不仅展示了如何将机器学习和深度学习技术应用于实际问题，还为未来的智能能源管理系统提供了有力的支持。 

本项目通过Python实现应用最小二乘法融合SVM-LSTM回归模型电力负荷预测项目实战。    

2.数据获取

本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：

编号	变量名称	描述
1	Date	记录数据的日期
2	Time	记录数据的时间
3	Global_active_power	家庭总的有功功率（实际消耗的电能）单位：kW
4	Global_reactive_power	家庭总的无功功率（未转化为有用工作的电能部分）单位：kVar
5	Voltage	家庭电路中的电压值 单位：V
6	Global_intensity	家庭电路中的总电流强度 单位：A
7	Sub_metering_1	第一个子系统的电能消耗（如厨房电器）单位：Wh
8	Sub_metering_2	第二个子系统的电能消耗（如洗衣房电器）单位：Wh
9	Sub_metering_3	第三个子系统的电能消耗（如空调和热水器） 单位：Wh

数据详情如下(部分展示)： 

3.数据预处理

3.1 用Pandas工具查看数据

使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：

关键代码：

3.2数据缺失查看

使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：

从上图可以看到，总共有7个变量，数据中无缺失值，共10172条数据。

关键代码：  

3.3数据描述性统计

通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。

关键代码如下：  

4.探索性数据分析

4.1 Global_active_power变量分布直方图 

用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：

4.2 相关性分析

从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。 

5.特征工程

5.1 建立特征数据和标签数据

关键代码如下：

5.2 数据集拆分

把数据集划分为80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：  

6.构建SVM回归模型

6.1 构建模型

编号	模型名称	参数
1	SVM回归模型	kernel='rbf'  默认参数
2		gamma='scale' 默认参数

7.构建LSTM回归模型           

7.1 构建模型 

编号	模型名称	参数
1	LSTM神经网络回归模型	units=96
2		epochs=60

7.2 模型摘要信息

LSTM神经网络回归模型：

7.3 模型网络结构

7.4 模型训练集测试集损失曲线图

  

8.构建SVM-LSTM融合回归模型           

8.1 构建模型

结合 最小二乘法（Least Squares Method, LLS）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 和 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM） 的混合回归模型。

关键代码如下：

输出结果如下：

9.模型评估

9.1评估指标及结果  

评估指标主要包括R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。

模型名称	指标名称	指标值
测试集
SVM回归模型	R方	0.9957
	均方误差	0.0079
	解释方差分	0.9962
	绝对误差	0.068

从上表可以看出，R方分值为0.9947，说明模型效果良好。   

关键代码如下：      

模型名称	指标名称	指标值
测试集
LSTM回归模型	R方	0.9979
	均方误差	0.0038
	解释方差分	0.9981
	绝对误差	0.04

从上表可以看出，R方分值为0.9977，说明模型效果比较好。    

关键代码如下：       

模型名称	指标名称	指标值
测试集
SVM-LSTM融合回归模型	R方	0.9981
	均方误差	0.0036
	解释方差分	0.9981
	绝对误差	0.0372

从上表可以看出，R方分值为0.9977，说明模型效果比较好。    

关键代码如下：  

9.2 真实值与预测值对比图  

SVM回归模型：

从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型效果良好。  

LSTM回归模型：

从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型效果良好。

SVM-LSTM融合回归模型：

从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型效果较好。

10.结论与展望

综上所述，本文采用了SVM算法、LSTM算法和SVM-LSTM融合算法来构建回归模型，最终证明了SVM-LSTM融合模型效果较好。此模型可用于日常产品的预测。