Python随机森林与SVR在GHI预测中的应用

资源摘要信息: "本资源提供了使用Python中的随机森林和支持向量回归技术，对全球水平辐照度（GHI）指数进行确定性和概率预测的代码和数据集。以下是相关知识点的详细说明。 1. 全球水平辐照度（GHI）指数: GHI是一个太阳能行业中用于描述某一特定地理位置在特定时间内的太阳辐射量的指标。该指数是评估太阳能发电潜力的重要参数。 2. 随机森林和支撑向量回归（SVR）: 这两种机器学习方法被用于时间序列预测中。随机森林是一种集成学习方法，主要用于确定性预测；而支持向量回归则是一种回归分析方法，主要用于概率预测。 3. Python及scikit-learn库: Python是一种广泛使用的高级编程语言，而scikit-learn是一个强大的机器学习库，提供了多种机器学习算法的实现。在此项目中，scikit-learn用于构建随机森林模型和SVR模型。 4. 时间序列预测: 这是一种利用过去的数据来预测未来值的统计方法。在这项研究中，通过历史数据集来预测未来1小时的GHI值。 5. 数据分析指标: 项目中用到了几个重要的误差分析指标，包括平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和平均弹球误差。这些指标用于评估模型预测的准确度。 6. MATLAB后处理: MATLAB是一种数学计算软件，本资源中提供了基于MATLAB的后处理脚本，用于处理数据和生成预测结果的后处理工作。 7. 数据集格式: 本资源中的数据集以CSV格式提供，CSV（逗号分隔值）是一种常用的文本格式，用于存储结构化数据表格。 8. 项目文件结构: 压缩包中的文件名称列表显示了项目的主要文件和脚本。例如，forecast_main.py脚本负责加载数据并执行预测计算；post_process.m是一个MATLAB脚本，进行后处理工作。 9. 历史数据分析: 研究提供了两年（2014-2015）的历史数据集，这些数据集包含了特定位置的每小时GHI值以及其他相关的气候参数，如风速、晴空GHI、温度、压力等。 10. 预测方法的比较: 项目将基于随机森林的确定性预测方法与持续性多云（POC）预测方法进行比较，以评估不同方法的预测性能。 11. 概率预测的精准度分析: 在概率预测方面，研究特别关注了夜间条件下GHI值变化较小的情况，并探讨了概率预测的弹球误差。 12. 预测结果的标准化: 对于2015年的完整预测结果，研究给出了标准化平均值，这是评估预测结果与真实值差异的重要指标。 13. 系统开源: 标签中的"系统开源"表示该项目的代码和数据集是公开可获取的，用户可以自由地使用、修改和共享这些资源。 本资源是太阳能行业从事数据分析、预测模型开发的研究人员和工程师的宝贵资源。它不仅提供了一套完整的预测模型实现，而且通过对比不同算法，有助于理解各种方法在实际应用中的优势和局限。此外，数据分析和预测结果后处理的实现可以为同行业领域的其他应用提供参考。"