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⛄ 内容介绍
风电是一种可再生能源，其在能源领域中扮演着重要角色。为了提高风电发电效率和准确性，预测风电数据变得至关重要。本文将介绍一种基于灰狼算法优化森林算法GWO-RF的风电数据回归预测方法。
灰狼算法是一种基于自然界灰狼行为的优化算法。它模拟了灰狼群体的狩猎行为，通过迭代搜索最优解。森林算法是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来提高预测准确性。GWO-RF是将灰狼算法与森林算法相结合的方法，通过灰狼算法优化森林算法的参数，提高了预测性能。
在实施GWO-RF之前，首先需要收集风电数据。这些数据包括风速、风向、温度等多个变量。然后，将数据分为训练集和测试集。训练集用于构建GWO-RF模型，测试集用于评估模型的预测性能。
接下来，使用灰狼算法对GWO-RF模型进行优化。灰狼算法通过迭代搜索最优解的过程中，不断更新灰狼的位置和速度。这样可以找到最佳的参数组合，提高森林算法的预测准确性。
最后，使用优化后的GWO-RF模型对测试集进行预测。通过比较预测结果和实际值，可以评估模型的预测性能。常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
通过实验和实际应用，GWO-RF方法在风电数据回归预测中表现出良好的性能。它能够提高预测准确性，帮助优化风电发电效率。然而，该方法仍然存在一些局限性，如对数据质量的要求较高，对参数的选择较为敏感等。
总之，基于灰狼算法优化森林算法GWO-RF的风电数据回归预测方法是一种有效的预测方法。它可以提高风电数据的预测准确性，为风电发电提供支持。然而，需要注意该方法的局限性，并结合实际情况进行调整和优化。
⛄ 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
⛄ 参考文献
[1] 赵宇琪,杜茗茗,王谦,等.基于灰狼算法优化支持向量回归的110 kV电力变压器全寿命周期成本预测模型[J].重庆电力高等专科学校学报, 2023, 28(1):24-29.
[2] 徐培云,周兆玺,闵阳,等.基于灰狼算法和支持向量回归机的非线性沉降变形预测方法[J].北京测绘, 2022, 36(5):6.
[3] 何祖杰,吴新烨,刘中华.基于改进灰狼算法优化支持向量机的短期交通流预测[J].厦门大学学报（自然科学版）, 2022(061-002).
[4] 李汪繁,丁先,方晶剑.基于GWO-RF的凝汽器真空预测方法[J].动力工程学报, 2023, 43(4):436-442.DOI:10.19805/j.cnki.jcspe.2023.04.007.
