基于遗传算法优化的随机森林算法GA-RF在风电数据回归预测中的应用

基于遗传算法优化的随机森林算法GA-RF在风电数据回归预测中的应用

随机森林（Random Forest，简称RF）是一种集成学习算法，它将多个决策树集成在一起，通过对每个决策树的预测结果进行平均或投票来得到最终的预测结果。 RF在分类和回归问题中都有很好的表现，并且具有高度的可扩展性、鲁棒性和准确性。

然而，RF算法的最大问题是其对数据量较大的数据集有较慢的训练速度和较高的过拟合风险。 遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的算法，它可以用于优化机器学习算法的超参数。 这些超参数包括树的数量、树的深度、样本的划分方式等。 GA可以通过搜索大量可能的组合来找到最佳超参组合，从而提高RF算法的性能。

本文提出了一种基于遗传算法优化的RF算法，称为GA-RF。 GA-RF通过搜索大量的超参数组合来优化RF算法，从而使其在风电数据回归预测中达到更好的性能。我们使用风电机组的数据集进行评估和验证。

代码实现如下：

function [ypred] =