【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）

【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）

文章介绍

1. 随机森林可以应用于光伏功率预测，这是一项重要的任务，旨在估计光伏发电系统的输出功率。光伏功率预测在可再生能源管理、电网调度和能源计划等领域具有广泛的应用。
2. 随机森林回归是一种机器学习算法，用于解决回归问题。它是基于随机森林算法的一种变体。
   随机森林回归通过组合多个决策树来建立模型。每个决策树都是基于不同的随机样本和特征子集构建的。随机森林中的每棵树都会对输入数据进行预测，并将每个树的预测结果进行平均或投票来得出最终的预测结果。

随机森林回归具有以下特点和优势：
1.高鲁棒性：随机森林对于噪声和异常值的鲁棒性较强，能够处理包含噪声的数据集。
2.准确性：由于随机森林由多棵决策树组成，能够综合多个模型的预测结果，通常具有较高的预测准确性。
3.可解释性：相比于一些黑盒模型，如神经网络，随机森林模型的预测过程相对容易理解和解释。可以通过查看每个决策树的规则和特征重要性来了解模型的决策过程。
4.处理大型数据集：随机森林能够处理具有大量特征和样本的数据集，且在训练过程中能够高效地进行并行计算。
5.防止过拟合：