✅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。
⛄ 内容介绍
在当今能源紧缺的时代，风能作为一种可再生能源备受关注。为了更好地利用风能资源，风电预测成为了一个重要的研究领域。通过对风电数据进行回归预测，可以帮助电力公司合理调度风电场的发电能力，提高风电发电效率。本文将介绍基于秃鹰算法优化森林算法BES-RF实现风电数据回归预测的方法和实验结果。
首先，我们需要了解什么是随机森林（Random Forest，RF）算法。RF算法是一种集成学习方法，通过构建多个决策树模型并对其结果进行综合，来实现对数据的分类或回归预测。RF算法具有较高的准确性和鲁棒性，在风电数据回归预测任务中得到了广泛应用。
然而，RF算法也存在一些问题。首先，RF算法对参数的选择比较敏感，不同的参数设置会对预测结果产生较大影响。其次，RF算法在处理大规模数据时，计算复杂度较高，运行时间较长。为了解决这些问题，我们引入了秃鹰算法（Bald Eagle Search，BES）来优化RF算法。
秃鹰算法是一种基于自然界中秃鹰觅食行为的启发式优化算法。通过模拟秃鹰在觅食过程中的搜索策略，BES算法能够在较短的时间内找到较优的解。在本文中，我们将BES算法应用于RF算法中，以优化RF算法的参数选择和运行效率。
为了验证BES-RF算法在风电数据回归预测中的性能，我们使用了一组真实的风电数据集进行实验。实验结果表明，相比于传统的RF算法，BES-RF算法在预测准确性和运行时间上都有明显的改善。通过合理选择BES-RF算法的参数，我们可以获得更准确的风电数据回归预测结果，并且减少了计算时间。
此外，我们还对BES-RF算法进行了与其他常用算法的比较实验，包括支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）和人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）等。实验结果显示，BES-RF算法在风电数据回归预测任务中具有更好的性能和稳定性。
综上所述，本文介绍了基于秃鹰算法优化森林算法BES-RF实现风电数据回归预测的方法和实验结果。通过引入BES算法，我们能够提高RF算法的预测准确性和运行效率。未来的研究可以进一步探索BES算法在其他领域的应用，以及优化BES-RF算法的参数选择策略，进一步提高其性能和稳定性。
⛄ 核心代码
% This function initialize the first population of search agents
function 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 lb
if Boundary_no==1
Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;
end
% If each variable has a different lb and ub
if 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;
end
end⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1]刘裕舸.基于秃鹰搜索算法优化支持向量机的电力系统故障预测方法研究[J].红水河, 2022, 41(6):95-101.
