光伏发电使用XGBoost预测的matlab代码
时间: 2025-01-18 16:59:41 浏览: 61
### XGBoost 光伏发电预测 MATLAB 代码示例
对于光伏发电量的预测,XGBoost作为一种高效的机器学习算法,在处理非线性关系方面表现出色。下面是一个使用XGBoost进行光伏发电预测的具体MATLAB代码实例[^3]。
```matlab
% 加载数据集
load('photovoltaic_data.mat'); % 数据文件应包含预处理后的光伏数据
% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X,1),'HoldOut',0.2);
XTrain = X(training(cv),:);
yTrain = y(training(cv));
XTest = X(test(cv),:);
yTest = y(test(cv));
% 定义XGBoost模型参数
modelParams.XGB.Booster = 'gbtree';
modelParams.XGB.Objective = 'reg:squarederror'; % 回归问题的目标函数
modelParams.XGB.NumRound = 100; % 训练轮数
modelParams.XGB.MaxDepth = 6; % 树的最大深度
modelParams.XGB.LearningRate = 0.1; % 学习率
modelParams.XGB.Subsample = 0.8; % 随机采样比例
modelParams.XGB.ColsampleByTree = 0.8; % 每棵树随机选取列的比例
modelParams.XGB.MinChildWeight = 1;
modelParams.XGB.Gamma = 0;
% 创建并训练XGBoost回归器
tStart = tic;
mdl = fitxgboost(XTrain,yTrain,modelParams);
fprintf('Training time %.2fs\n',toc(tStart));
% 对测试集做预测
ypred = predict(mdl,XTest);
% 展示部分真实值与预测值对比图
figure();
plot(yTest,'b');
hold on;
plot(ypred,'r:');
legend({'True','Predicted'});
title('Photovoltaic Power Prediction using XGBoost');
% 性能评估指标计算
mseValue = mean((yTest - ypred).^2);
rmseValue = sqrt(mean((yTest - ypred).^2));
maeValue = mean(abs(yTest - ypred));
disp(['均方误差(MSE): ', num2str(mseValue)]);
disp(['均方根误差(RMSE): ', num2str(rmseValue)]);
disp(['平均绝对误差(MAE): ', num2str(maeValue)]);
```
此段代码展示了如何加载数据、划分训练/测试集合、配置XGBoost超参数、构建模型、执行预测以及最后对模型性能做出评价的过程。值得注意的是,实际项目中可能还需要针对特定应用场景调整更多细节设置来获得更好的效果。
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