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MATLAB实现基于KNN-RF K近邻算法（KNN）结合随机森林（RF）进行电力负荷预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 2
提升短期与日内预测精度 2
强化鲁棒性与可迁移性 2
支撑需求响应与价格弹性分析 2
加速工程落地与可维护性 2
兼顾可解释性与业务沟通 2
面向多时间尺度拓展 2
促进数据价值释放 3
项目挑战及解决方案 3
数据质量波动与缺测 3
分布漂移与季节切换 3
特征构建复杂与冗余 3
融合策略选择 3
计算效率与并行化 3
可解释与业务落地 4
项目模型架构 4
数据治理与特征工程 4
K近邻子模型 4
随机森林子模型 4
融合层与堆叠学习 4
训练评估与在线滚动 5
可解释性与监控 5
项目模型描述及代码示例 5
数据读取与基础清洗（MATLAB） 5
特征构建与标准化 6
K近邻回归器训练与预测 7
随机森林回归器训练与预测 7
自适应加权融合 8
堆叠学习二层模型（可选） 8
时序分块交叉验证 9
解释性输出与可视化 10
项目应用领域 10
配网台区与变电站日内滚动 10
园区微网与楼宇能管 10
可再生能源并网友好性提升 11
电力交易与现货市场 11
项目特点与创新 11
双重归纳偏置的互补性 11
动态情境感知融合 11
可解释导向的工程设计 11
面向漂移的持续学习 11
端到端自动化管线 12
面向工程的高可用实现 12
项目应该注意事项 12
时序泄漏防控 12
样本均衡与权重 12
距离度量与缩放一致性 12
参数范围与资源预算 12
项目模型算法流程图 13
项目数据生成具体代码实现 13
项目目录结构设计及各模块功能说明 16
项目目录结构设计 16
各模块功能说明 16
项目部署与应用 16
系统架构设计 16
部署平台与环境准备 17
模型加载与优化 17
实时数据流处理 17
可视化与用户界面 17
GPU/TPU加速与系统监控 17
自动化CI/CD与API集成 17
安全与隐私、备份与恢复 18
持续优化与维护 18
项目未来改进方向 18
多任务与多步联合建模 18
自适应距离度量学习 18
因果与反事实分析 18
联邦与隐私计算 18
项目总结与结论 19
程序设计思路和具体代码实现 19
第一阶段：环境准备 19
清空环境变量 19
关闭报警信息 19
关闭开启的图窗 19
清空变量 19
清空命令行 20
检查环境所需的工具箱 20
检查环境是否支持所需的工具箱，若没有安装所需的工具箱则安装所需的工具箱。 20
配置GPU加速 21
第二阶段：数据准备 21
数据导入和导出功能 21
文本处理与数据窗口化 22
数据处理功能 23
数据处理功能（填补缺失值和异常值的检测和处理功能） 23
数据分析 24
特征提取与序列创建 24
划分训练集和测试集 25
参数设置 25
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 25
算法设计和模型构建 25
优化超参数 26
防止过拟合与超参数调整（交叉验证、特征选择、缩减模型复杂度） 28
第四阶段：模型训练与预测 30
设定训练选项 30
模型训练 30
用训练好的模型进行预测 30
保存预测结果与置信区间 31
第五阶段：模型性能评估 31
多指标评估（MSE、VaR、ES、R2、MAE、MAPE、MBE） 31
设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 32
设计绘制误差热图 33
设计绘制残差分布图 33
设计绘制预测性能指标柱状图 34
第六阶段：精美GUI界面 34
完整代码整合封装 40
结束 61
电力系统负荷预测是新能源高占比、电价市场化与需求侧响应快速发展的交汇点，也是电网调度、机组启停、储能充放与电力交易定价的重要依据。传统时间序列方法在捕捉非线性、强季节与突发扰动方面存在局限，单一机器学习模型虽然能拟合部分复杂关系，但容易在数据分布漂移、节假日效应、极端气象冲击与用户用能结构变化时产生偏差。将基于相似度的K近邻方法与能够表达高阶非线性与特征交互的随机森林进行融合，构建面向配用电场景的复合式学习框架，可在保持局部模式敏感度的同时，获得更强的泛化能力与稳健性。K近邻能够在局部子样本中复用“相似日”与“相似气象”的经验，天然适配短期预测与异常日修正；随机森林通过装袋与随机子特征选择抑制过拟合，在高维异构特征下更能刻画天气—日历—经济—行为等因素的非线性耦合。两者结合后，可采用并行加权融合、堆叠学习或残差修正等策略，既利用样本层面的邻域信息，又发挥集成学习的鲁棒性。面向配电台区、园区微网与楼宇侧场景，该方案可纳入温度、湿度、风速、太阳辐照度等气象要素， ...
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