matlab特征选择算法代码实现风电功率预测影响因素筛选

在MATLAB中，可以使用特征选择算法来实现风电功率预测影响因素的筛选。以下是一个示例代码，使用互信息作为特征选择算法来筛选影响因素：

% 假设你已经有了一个包含风电功率和各个影响因素的数据集，其中X是影响因素的特征矩阵，y是相应的风电功率向量

% 计算互信息
mi = zeros(1, size(X, 2));  % 初始化互信息向量
for i = 1:size(X, 2)
    mi(i) = mutualinfo(X(:, i), y);
end

% 根据互信息排序
[~, idx] = sort(mi, 'descend');

% 设置阈值，保留互信息大于阈值的特征
threshold = 0.1;
selected_features = X(:, idx(mi(idx) > threshold));

在上述代码中，`mutualinfo`是MATLAB中计算互信息的函数。通过计算互信息，我们可以衡量每个影响因素与风电功率之间的相关性。然后，根据互信息的大小对影响因素进行排序，选择具有较高互信息值的特征。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现方式可能需要根据你的数据集和需求进行调整和优化。同时，还可以尝试其他特征选择算法，如信息增益、卡方检验等，以寻找最适合的特征筛选方法。