【ARO-RF回归预测】基于人工兔算法优化森林算法实现风电数据回归预测附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-02 15:32:05 发布

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本文介绍了一种利用人工兔算法优化森林算法的ARO-RF模型，用于预测风电出力。实验结果显示，该模型在风电数据回归预测中表现出更高的精度和鲁棒性，对提升风电场运行效率和电网稳定性有积极作用。

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摘要

风电作为一种清洁可再生能源，在全球能源结构中发挥着越来越重要的作用。然而，风电出力具有随机性和波动性，准确预测风电出力对于提高风电场运行效率和电网稳定性具有重要意义。本文提出了一种基于人工兔算法优化森林算法的ARO-RF风电数据回归预测模型。该模型首先采用人工兔算法优化森林算法的参数，然后利用优化后的森林算法对风电数据进行回归预测。实验结果表明，该模型能够有效提高风电数据回归预测的精度和鲁棒性。

1. 引言

风电作为一种清洁可再生能源，在全球能源结构中发挥着越来越重要的作用。然而，风电出力具有随机性和波动性，准确预测风电出力对于提高风电场运行效率和电网稳定性具有重要意义。

目前，风电出力预测方法主要分为物理预测方法和统计预测方法。物理预测方法基于风电场的气象数据，利用风电场的气象模型来预测风电出力。统计预测方法则基于历史风电出力数据，利用统计模型来预测风电出力。

近年来，随着机器学习技术的发展，机器学习方法在风电出力预测领域得到了广泛的应用。机器学习方法能够自动从历史数据中学习预测模型，具有较高的预测精度。

2. 基于人工兔算法优化森林算法的ARO-RF风电数据回归预测模型

本文提出了一种基于人工兔算法优化森林算法的ARO-RF风电数据回归预测模型。该模型首先采用人工兔算法优化森林算法的参数，然后利用优化后的森林算法对风电数据进行回归预测。

人工兔算法是一种新型的元启发式算法，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。人工兔算法能够有效地优化森林算法的参数，提高森林算法的预测精度。

森林算法是一种集成学习算法，由多个决策树组成。森林算法能够有效地处理高维数据，具有较高的预测精度。

ARO-RF风电数据回归预测模型的具体步骤如下：

数据预处理：对风电数据进行归一化处理，消除数据量纲的影响。
参数优化：采用人工兔算法优化森林算法的参数，包括决策树的数量、决策树的深度、决策树的叶子节点数量等。
模型训练：利用优化后的森林算法对风电数据进行训练，得到风电数据回归预测模型。
模型预测：利用风电数据回归预测模型对未来风电出力进行预测。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );