机器学习 分位数回归 分位数回归代码

💥1 概述

短期风电功率预测是风电场运行管理中的关键问题之一。为了提高风电场的运行效率和可靠性，需要对未来一段时间内的风电功率进行准确预测。本文提出了一种基于近端梯度算法求解LASSO分位数回归的短期风电功率预测方法。

首先，我们介绍LASSO分位数回归。LASSO回归是一种稀疏回归方法，可以在具有大量自变量的情况下实现变量选择和估计。而分位数回归则是一种非参数回归方法，可以对数据的不同分位数进行建模。将两者结合起来，可以得到LASSO分位数回归，用于预测风电功率。

然后，我们介绍近端梯度算法。近端梯度算法是一种求解LASSO分位数回归的优化算法，可以在大规模数据集上进行高效计算。该算法通过迭代更新参数，使得目标函数逐步收敛到最优解。

最后，我们将LASSO分位数回归和近端梯度算法应用于短期风电功率预测中。通过对实际风电功率数据进行建模和训练，我们可以得到一个准确的预测模型。该模型可以帮助风电场管理人员及时制定合理的运行策略，提高风电场的发电效率和可靠性。

综上所述，本文提出的基于近端梯度算法求解LASSO分位数回归的短期风电功率预测方法具有高效性和准确性，可以为风电场的运行管理提供有力支持。

📚2 运行结果