基于随机森林算法的电力负荷预测MATLAB实现

资 源 简 介

本项目采用随机森林算法构建电力负荷预测模型，具备数据预处理、特征重要性评估和异常检测等功能，支持多变量输入与不平衡数据自动处理，并通过袋外误差验证模型泛化性能。

详 情 说 明

基于随机森林的电力负荷多维度智能预测与分析系统

项目介绍

本项目是一个基于随机森林算法的电力负荷智能预测与分析系统。系统能够处理多维输入数据，构建高精度负荷预测模型，并集成了数据预处理、特征重要性评估、缺失值估计、异常检测及可视化分析等全面功能。通过袋外误差评估模型泛化能力，支持大规模多变量输入，适用于电力系统负荷预测、能效分析和运维决策支持场景。

功能特性

• 高精度预测: 采用随机森林回归算法，实现对电力负荷的精准预测
• 多维数据支持: 兼容历史负荷、气象数据、日期特征、经济指标等多种输入变量
• 智能数据预处理: 自动处理缺失值、异常值和数据不平衡问题
• 模型可解释性: 提供特征重要性排序、变量交互作用分析等深度洞察
• 扩展分析功能: 支持无监督聚类、离群点检测等高级分析应用
• 全面可视化: 生成预测结果、误差分析、聚类热力图等多种图表

使用方法

1. 数据准备: 将历史电力负荷数据、气象数据、日期特征等整理为CSV或Excel格式
2. 参数配置: 根据需求调整模型参数和数据分析选项
3. 运行分析: 执行主程序开始模型训练和数据分析
4. 结果查看: 获取预测结果、分析报告和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• 统计与机器学习工具箱
• 足够的内存容量（建议8GB以上，具体取决于数据规模）
• 支持CSV和Excel文件读取的兼容环境

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括数据读取与清洗、随机森林模型构建与训练、负荷预测结果生成、特征重要性分析与可视化、袋外误差计算与展示、数据临近度矩阵计算与聚类分析、异常检测与离群点识别、变量交互作用强度评估以及缺失数据填充与效果验证。通过执行该文件可完成从数据输入到分析结果输出的完整工作流程。