热门
最新
红包
立Flag
投票
同城
我的
发布
《MATLAB实现基于随机森林（RF）进行多变量单步光伏功率预测的详细项目实例》
本文介绍了一个基于随机森林（XFS）算法的光伏功率预测项目，该项目通过融合光照强度、温度、湿度等多变量气象数据，实现单步光伏功率预测。项目包含完整的工作流程：数据预处理（缺失值填补、异常值处理、归一化）、特征工程（滑动窗口特征构造）、模型训练与调优（网格搜索超参数、交叉验证防止过拟合）、预测评估（MSE、MAE等指标）以及部署应用（GUI界面和API集成）。随机森林算法因其非线性建模能力和抗噪声特性，显著提升了预测精度。项目创新点包括多变量融合建模、自动化特征重要性评估和鲁棒性设计，可应用于智能电网调度、能
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/149243684
该项目结构设计主要有哪些模块(多选)
0 人已经参与 已结束
数据目录 (/data)
0人
数据预处理模块 (/preprocessing)
0人
模型构建模块 (/model)
0人
训练模块 (/training)
0人
模型评估模块 (/evaluation)
0人
模型优化模块 (/optimization)
0人
辅助工具模块 (/utilities)
0人
主入口 (main.py)
0人
说明文档 (README.md)
0人
其它补充
0人
CSDN App 扫码分享
评论
点赞
- 复制链接
- 举报
