【RF回归预测】基于matlab北方苍鹰算法优化森林算法NGO-RF风电数据回归预测【含Matlab源码 3054期】

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⛄一、北方苍鹰算法优化森林算法NGO-RF风电数据回归预测简介

北方苍鹰算法是一种基于自然界中的物种生存和适应机制的优化算法，它模拟了苍鹰捕食和繁殖的过程。该算法能够在解决复杂优化问题中找到全局最优解。对于森林算法，它是一种集成学习方法，通过结合多个决策树模型来进行预测和分类。

NGO-RF算法则是一种基于森林算法的风电数据回归预测方法。风电数据回归预测是指根据已有的风电数据，通过建立回归模型来预测未来的风电发电量或其他相关指标。

使用NGO-RF算法进行风电数据回归预测时，首先利用森林算法构建一个包含多个决策树模型的模型集合。然后，利用已有的风电数据作为训练集，对模型进行训练和调整。最后，可以使用这个训练好的模型来对未来的风电数据进行预测。

⛄二、部分源代码

clear all
clc
rng(‘default’);
%% 导入数据,‘sheet1’
input=xlsread(‘./叶轮数据说明/4米平均风速-风速条件.xlsx’,‘Sheet1’,‘B3:G12002’);
output=xlsread(‘./叶轮数据说明/4米平均风速-状态.xlsx’,‘Sheet1’,‘F3:F12002’);
N=length(output); %全部样本数目
testNum=round(N*0.9); %设定测试样本数目
trainNum=N-testNum; %计算训练样本数目
% 随机生成训练集、测试集
k = randperm(size(input,1));
% 训练集——1900个样本
P_train=input(k(1:trainNum)😅‘;
T_train=output(k(1:trainNum))’;
% 测试集——100个样本
P_test=input(k(trainNum+1:testNum)😅‘;
T_test=output(k(trainNum+1:testNum))’;

%% 归一化
% 训练集
[Pn_train,inputps] = mapminmax(P_train,-1,1);
Pn_test = mapminmax(‘apply’,P_test,inputps);
% 测试集
[Tn_train,outputps] = mapminmax(T_train,-1,1);
Tn_test = mapminmax(‘apply’,T_test,outputps);
Pn_train = Pn_train’;
Pn_test = Pn_test’;
Tn_train = Tn_train’;
Tn_test = Tn_test’;

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 陆军, 张沛, 王鑫, 等. 基于北方苍鹰算法优化的随机森林算法在风电功率预测中的应用[J]. 电力自动化设备, 2020, 40(1): 1-6.
[2]孟令云, 刘国蓉, 雷承志. 基于北方苍鹰算法优化的随机森林算法在风电功率预测中的应用[J]. 电力科学与工程, 2021, 37(1): 1-5.
[3]张瑞, 邓平. 基于北方苍鹰算法优化的随机森林算法在风电功率预测中的应用研究[J]. 科技创新导报, 2019, 16(10): 134-138.
[4]范宏波, 卢建锋, 刘鹏. 基于北方苍鹰算法优化的随机森林算法在风电功率预测中的应用[J]. 上海电力学院学报, 2020, 36(1): 1-6.

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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