网站建设z亿玛酷1订制,电脑网站转换手机网站怎么做,微信订阅号 网站开发,wordpress 检测浏览器% 光伏预测 - 基于SAO优化的GPR
% 数据准备 % 假设有多个输入特征 X1, X2, …, Xn 和一个目标变量 Y % 假设数据已经存储在 X 和 Y 中#xff0c;每个变量为矩阵#xff0c;每行表示一个样本#xff0c;每列表示一个特征
% 参数设置 numFeatures size(X, 2); % 输入特征的…% 光伏预测 - 基于SAO优化的GPR
% 数据准备 % 假设有多个输入特征 X1, X2, …, Xn 和一个目标变量 Y % 假设数据已经存储在 X 和 Y 中每个变量为矩阵每行表示一个样本每列表示一个特征
% 参数设置 numFeatures size(X, 2); % 输入特征的数量
% 数据划分为训练集和测试集 [trainX, testX, trainY, testY] train_test_split(X, Y, 0.8); % 使用自定义的划分函数 train_test_split
% SAO优化过程 saoOptions optimoptions(‘fminunc’, ‘Display’, ‘off’); % SAO优化算法的选项设置 initialGuess zeros(1, numFeatures); % 初始化优化变量 [optimalParams, ~] fminunc((params) saoObjective(params, trainX, trainY), initialGuess, saoOptions);
% GPR模型构建与训练 gprModel fitrgp(trainX, trainY, ‘KernelFunction’, ‘squaredexponential’, ‘KernelParameters’, optimalParams);
% 预测 predictedY predict(gprModel, testX);
% 评估 mse mean((predictedY - testY).^2); % 均方误差
% 自定义函数 saoObjective计算SAO优化的目标函数 function loss saoObjective(params, X, Y) gprModel fitrgp(X, Y, ‘KernelFunction’, ‘squaredexponential’, ‘KernelParameters’, params); [~, negLogLikelihood] posterior(gprModel, X, Y); loss -negLogLikelihood; end
% 自定义函数 train_test_split将数据划分为训练集和测试集 function [trainX, testX, trainY, testY] train_test_split(X, Y, trainRatio) numSamples size(X, 1); trainSize round(numSamples * trainRatio);
indices randperm(numSamples);
trainIndices indices(1:trainSize);
testIndices indices(trainSize1:end);trainX X(trainIndices, :);
testX X(testIndices, :);
trainY Y(trainIndices, :);
testY Y(testIndices, :);end
