Matlab【光伏推测】基于雪融优化算法SAO优化高斯过程回归GPR实现光伏多输入单输出推测附代码

% 光伏推测 - 基于SAO优化的GPR
% 数据预备
% 假设有多个输入特性 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，每行表现一个样本，每列表现一个特性
% 参数设置
numFeatures = size(X, 2);  % 输入特性的数量
% 数据分别为练习集和测试集
[trainX, testX, trainY, testY] = train_test_split(X, Y, 0.8);  % 利用自界说的分别函数 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模子构建与练习
gprModel = fitrgp(trainX, trainY, ‘KernelFunction’, ‘squaredexponential’, ‘KernelParameters’, optimalParams);
% 推测
predictedY = predict(gprModel, testX);
% 评估
mse = mean((predictedY - testY).^2);  % 均方偏差
% 自界说函数 saoObjective，盘算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
% 自界说函数 train_test_split，将数据分别为练习集和测试集
function [trainX, testX, trainY, testY] = train_test_split(X, Y, trainRatio)
numSamples = size(X, 1);
trainSize = round(numSamples * trainRatio);

1. indices = randperm(numSamples);
2. trainIndices = indices(1:trainSize);
3. testIndices = indices(trainSize+1:end);
5. trainX = X(trainIndices, :);
6. testX = X(testIndices, :);
7. trainY = Y(trainIndices, :);
8. testY = Y(testIndices, :);

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end