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⛄ 内容介绍
在风能行业中，风电发电是一种可再生能源的重要形式。为了更好地利用风能资源，风电数据的准确预测变得至关重要。随着机器学习和数据挖掘技术的发展，回归预测模型成为一种常用的方法。本文将介绍一种基于鲸鱼算法优化森林算法(WOA-RF)的风电数据回归预测方法。
鲸鱼算法是一种基于鲸鱼觅食行为的优化算法，通过模拟鲸鱼的游动过程来寻找最优解。森林算法是一种基于随机森林的回归预测模型，通过构建多个决策树来进行预测。WOA-RF算法结合了鲸鱼算法和森林算法的优点，通过优化决策树的结构和参数来提高回归预测的准确性。
首先，我们需要收集风电数据作为训练集和测试集。风电数据通常包括风速、风向、功率输出等特征。然后，我们使用WOA-RF算法对训练集进行训练，得到优化后的决策树模型。接下来，我们使用该模型对测试集进行预测，并计算预测结果与实际结果之间的误差。
为了评估WOA-RF算法的性能，我们可以使用一些常见的回归评估指标，如均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R-squared)等。通过比较WOA-RF算法与其他回归预测方法的性能，我们可以评估其优劣。
此外，我们还可以通过可视化分析来更好地理解风电数据的特征和预测结果。例如，我们可以绘制风速与功率输出之间的关系图，以及实际功率输出和预测功率输出之间的对比图。这些可视化工具可以帮助我们更直观地了解风能资源的利用情况。
总结来说，基于鲸鱼算法优化森林算法WOA-RF的风电数据回归预测方法在风能行业中具有重要的应用价值。通过优化决策树模型，我们可以提高风电数据的预测准确性，进而优化风电发电的运营和管理。未来，我们可以进一步研究和改进WOA-RF算法，以适应不同风电场景的需求，并推动风能行业的可持续发展。
⛄ 核心代码
% This function initialize the first population of search agentsfunction Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no==1 Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;end% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no>1 for i=1:dim ub_i=ub(i); lb_i=lb(i); Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i; endend
⛄ 运行结果
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⛄ 参考文献
[1] 陈道君,龚庆武,金朝意,等.基于自适应扰动量子粒子群算法参数优化的支持向量回归机短期风电功率预测[J].电网技术, 2013, 37(4):7.DOI:CNKI:SUN:DWJS.0.2013-04-013.
[2] 李帅虎赵翔蒋昀宸.基于粒子群优化算法支持向量回归预测法的大电网电压稳定在线评估方法[J].湖南电力, 2022, 42(5):22-28.DOI:10.3969/j.issn.1008-0198.2022.05.004.
[3] 穆永欢,邱波,魏诗雅,等.基于粒子群优化算法的测光红移回归预测[J].光谱学与光谱分析, 2019, 39(9):5.DOI:CNKI:SUN:GUAN.0.2019-09-007.
