光伏产量预测：白鲸优化算法结合高斯过程回归

资源摘要信息:"光伏预测技术是可再生能源领域中的一个重要分支，它涉及对光伏电站的发电量进行准确预测，以便电网调度和能源管理。该技术能够提高光伏电站的运营效率，并降低对电网的负面影响。随着人工智能技术的快速发展，各种智能算法被应用到了光伏预测中，其中高斯过程回归（GPR）是一种常用的非参数概率回归方法，它能够在有限的数据条件下，对不确定性进行建模和预测。然而，GPR模型的性能很大程度上取决于超参数的设定，选择合适的超参数对于模型的预测精度至关重要。 白鲸优化算法（BWO）是一种模拟白鲸捕食行为的启发式优化算法，它属于群体智能算法的一种。通过模拟白鲸群体在海洋中捕食时的协作行为，BWO能够有效地搜索全局最优解。在光伏预测的背景下，BWO可以用来优化GPR模型的超参数，以达到提高预测精度的目的。 本资源提供的Matlab代码实现了基于BWO优化的GPR模型在光伏多输入单输出预测中的应用。它包括了参数化编程的设计，允许用户方便地更改模型参数，同时代码注释详细，便于理解和修改。开发者是具有十年Matlab算法仿真经验的资深算法工程师，该工程师在智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等领域有深入的研究和实践经验。因此，这份资源不仅适合在计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生进行课程设计、期末大作业和毕业设计，也为相关领域的研究者和工程师提供了一个学习和参考的平台。 本资源的版本包括matlab2014、2019a、2021a，可以满足不同版本Matlab用户的需求。附赠的案例数据可直接运行matlab程序，方便用户进行实践操作和验证模型效果。此外，作者还提供仿真源码、数据集定制等服务，用户如有特殊需求，可私下联系作者进一步探讨。 需要注意的是，光伏预测是一个多学科交叉的领域，涉及到信号处理、机器学习、统计学等众多学科知识。因此，使用这份资源的用户需要具备一定的专业基础知识，特别是对Matlab编程和相关算法有基本的了解。同时，用户还需理解光伏系统的工作原理和相关的气象学知识，这些都是进行有效光伏预测的前提条件。 总之，这份资源是一个集算法实现、案例分析和实践操作于一体的综合性学习工具，旨在通过提供一个完整的预测模型来帮助用户解决实际问题，并在实践中深化对光伏预测技术的理解。"