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MATLAB实现基于DT-RF 决策树（DT）结合随机森林（RF）进行电力负荷预测的详细项目实例 4
项目背景介绍 4
项目目标与意义 5
提升电力负荷预测精度 5
增强模型的泛化能力 5
支撑新能源消纳与智慧电网建设 5
优化用户用能与增值服务 6
推进电力市场与能源互联网发展 6
项目挑战及解决方案 6
多因子复杂性导致特征提取困难 6
数据噪声与异常干扰影响预测准确性 6
负荷数据时序性与非平稳性 6
超大样本高维数据的建模难点 7
实际部署与运行环境的复杂多样 7
算法可解释性与业务对接 7
特殊工况下的模型适应与优化 7
项目模型架构 7
数据采集与预处理 7
特征工程与变量选择 8
决策树（DT）预测模型 8
随机森林（RF）集成算法 8
模型集成与训练调优 8
预测输出与评估分析 8
可解释性分析与业务决策集成 9
动态更新与智能优化机制 9
项目模型描述及代码示例 9
数据采集与预处理 9
特征工程与变量选择 9
决策树（DT）建模 10
随机森林（RF）集成建模 10
模型参数优化 10
集成与多模型加权输出 11
统计评估与结果可视化 11
特征重要性解读与可解释输出 11
动态演化与模型更新机制 12
项目应用领域 12
智能电网运行与负荷调度 12
新能源消纳与分布式能源管理 12
电力市场交易与需求侧响应 13
智能建筑与精细用能管理 13
电力应急保障与极端工况响应 13
智慧城市与能源互联网 13
项目特点与创新 14
高度自适应的数据驱动策略 14
多层次集成优化机制提升泛化能力 14
灵活多变的超参数调优体系 14
强鲁棒性与容错抗干扰设计 14
全流程端到端闭环建模 14
业务可解释性与决策友好机制 15
高度工程可扩展与自动演化能力 15
项目应该注意事项 15
数据质量控制与异常样本管理 15
特征工程与变量选择策略优化 15
模型参数设置与训练过程监控 16
集成与融合建模策略权衡 16
评估指标与误差分析体系的完备性 16
模型长期演化与在线更新机制建设 16
数据隐私与业务安全保障 16
项目模型算法流程图 17
项目数据生成具体代码实现 18
项目目录结构设计及各模块功能说明 19
项目目录结构设计 19
各模块功能说明 20
项目部署与应用 21
系统架构设计 21
部署平台与环境准备 21
模型加载与优化 22
实时数据流处理 22
可视化与用户界面 22
GPU/TPU加速推理 22
系统监控与自动化管理 22
自动化CI/CD管道 22
API服务与业务集成 23
前端展示与结果导出 23
安全性与用户隐私 23
数据加密与权限控制 23
故障恢复与系统备份 23
模型更新与维护 24
模型的持续优化 24
项目未来改进方向 24
深度时序建模与先进AI算法集成 24
多任务学习与迁移适应能力提升 24
智能特征工程与自动因子挖掘 24
面向大规模高频流数据的分布式处理 25
强化业务可解释性与透明智能决策输出 25
增强安全保障与隐私合规设计 25
自适应自动化运维与智能触发机制 25
项目总结与结论 25
程序设计思路和具体代码实现 26
模块1：模拟数据生成函数 26
模块2：项目初始化与参数配置 27
模块3：数据预处理（空值检测及归一化） 27
模块4：数据集划分（训练集与测试集） 27
模块5：异常值检测与处理 28
模块6：特征重要性评估与筛选 28
模块7：单决策树模型训练+剪枝防止过拟合 28
模块8：随机森林（Bagging）建模与OOB防止过拟合 28
模块9：超参数网格搜索（超参调整） 29
模块10：模型融合（线性加权集成DT与RF） 29
模块11：保存训练好的最佳模型并做预测 29
模块12：三种常用误差评价指标 30
模块13：残差分析图（评估模型误差分布） 30
模块14：真实与预测时序对比图 30
模块15：特征重要性条形图（评估主因贡献度） 30
模块16：预测真实值与残差相关性散点图 31
模块17：保存预测结果及评分报告 31
精美GUI界面 31
主界面窗口设计 31
子模块1：生成模拟数据回调 34
子模块2：导入数据回调 34
子模块3：训练决策树回调 35
子模块4：训练随机森林回调 35
子模块5：模型集成预测回调 36
子模块6：超参数自动优化回调 36
子模块7：特征重要性分析回调（自动由模型更新驱动） 37
子模块8：残差分布与散点图绘制 37
子模块9：窗口自适应缩放支持 38
子模块10：自动更新主图和评估图（在相关按钮后主动调用） 38
启动脚本 38
完整代码整合封装（示例） 38
结束 45
随着全球电力行业向智能化、数字化方向快速发展，电力负荷预测在智慧电网管理、电力市场调度、能源优化配置等多个关键领域发挥着至关重要的作用。电力负荷作为反映一个地区或系统在特定时间内用电需求的时序数据，受到天气、季节、节假日、经济活动水平和用户行为等多重复杂因素的影响。精准的电力负荷预测不仅是确保供电安全可靠、降低运营成本、实现供需平衡管理的重要基础，而且为新能源发电并网、分布式能源资源优化利用、电力市场交易决策提供了科学依据。电力企业通过负荷预测结果可以科学制定发电计划，合理安排检修与维护，避免因预测偏差导致电力冗余或缺口，实现社会、经济与环境效益的最大化。
传统电力负荷预测方法主要依赖于时间序列模型如ARIMA、灰色预测等，这些方法在面对非线性、非平稳、多变量复杂特征的高维度负荷数据时，预测精度和泛化能力有限。随着人工智能和大数据技术的发展，基于机器学习的预测方法逐渐成为主流。决策树（DT）以其结构清晰、解释性强和对特征不敏感的优点被广泛应用于负荷预测领域。然而，单棵 ...