✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

随着可再生能源的快速发展，风力发电作为其中的重要组成部分，正逐渐成为世界各地能源供应的重要来源。然而，风力发电的不稳定性和不可控性给其功率输出的预测带来了一定的挑战。因此，开发一种准确预测风力发电功率的方法对于风力发电行业的可持续发展至关重要。

在过去的几十年中，机器学习和数据挖掘技术在能源领域的应用得到了广泛关注。其中，随机森林（Random Forest，简称RF）算法因其在回归和分类问题上的出色表现而备受推崇。然而，RF算法在应用于风力发电功率预测时，仍然存在一些问题，如模型的准确性和泛化能力有待提高。

为了解决这些问题，研究者们提出了一种基于北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization，简称NGO）优化RF算法的方法，称为NGO-RF。NGO算法是一种模拟鸟类捕食行为的优化算法，通过模拟鸟类的搜索策略和交流行为，能够有效地优化RF算法的参数设置，提高模型的性能。通过将NGO算法与RF算法相结合，NGO-RF算法能够更好地适应风力发电数据的特点，提高预测精度。

在实验中，研究者们使用了来自风力发电场的实际数据集进行了验证。结果表明，NGO-RF算法相比传统的RF算法在风力发电功率预测方面具有更好的性能。NGO-RF算法能够更准确地预测风力发电功率的变化趋势，并且在不同的天气条件下都能够保持较高的预测精度。

此外，NGO-RF算法还具有较强的鲁棒性和泛化能力。通过优化RF算法的参数设置，NGO-RF算法能够更好地适应不同的风力发电场环境，并且在面对新的数据集时能够保持较高的预测准确度。这使得NGO-RF算法成为风力发电行业中一种可靠的预测方法。

总的来说，基于北方苍鹰算法优化森林算法NGO-RF实现风电数据回归预测是一种有效的方法。该方法能够提高风力发电功率预测的准确性和泛化能力，为风力发电行业的可持续发展提供了有力的支持。未来，我们可以进一步研究和改进NGO-RF算法，以适应更复杂的风力发电场景，并推动风力发电技术的进一步发展。

⛄ 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

⛄ 参考文献

[1] 邓军,雷昌奎,曹凯,等.采空区煤自燃预测的随机森林方法[J].煤炭学报, 2018, 43(10):9.DOI:CNKI:SUN:MTXB.0.2018-10-018.

[2] 仝晓春,周玲.基于蜻蜓算法优化随机森林回归的粮食产量预测研究[J].现代科学仪器, 2023, 40(1):186-192.

[3] 何国栋,崔东文.基于阴阳对算法优化的随机森林与支持向量机组合模型及径流预测实例[J].人民珠江, 2019, 40(3):6.DOI:10.3969/j.issn.1001-9235.2019.03.007.

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍅 仿真咨询

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合



内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除