这段简介可以描述为：基于Matlab的电力负荷预测代码项目展示了如何利用不同的算法和技术在Matlab平台上进行电力需求预测。此工作包括了多种模型和方法，旨在提高预测精度与效率。
负荷预测数学代码使用了三种不同的技术进行电力负荷的每小时一年期预测：线性回归、人工神经网络（ANN，通过Matlab nntool）以及K最近邻算法。每个模型都附有详细的报告。
结果如下：
- 线性回归：MAPE为17.98%
- 人工神经网络（ANN），使用MATLAB的nntool工具箱：MAPE为10.62%
- K近邻法：MAPE为10.56%
这些预测技术被证明是有效的，可以应用于其他形式的数据预测中。例如，在订单数量、需求量、供应量和销售数据的预测上；它们同样适用于电力负荷等统计定量分析。
人工神经网络模型使用了最终输出结果的ANN Matlab模型，并且K最近邻算法也得到了应用。
5星
