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% 光伏预测 - 基于SAO优化的GPR

% 数据准备
% 假设有多个输入特征 X1, X2, …, Xn 和一个目标变量 Y
% 假设数据已经存储在 X 和 Y 中，每个变量为矩阵，每行表示一个样本，每列表示一个特征

% 参数设置
numFeatures = size(X, 2); % 输入特征的数量

% 数据划分为训练集和测试集
[trainX, testX, trainY, testY] = train_test_split(X, Y, 0.8); % 使用自定义的划分函数 train_test_split

% SAO优化过程
saoOptions = optimoptions(‘fminunc’, ‘Display’, ‘off’); % SAO优化算法的选项设置
initialGuess = zeros(1, numFeatures); % 初始化优化变量
[optimalParams, ~] = fminunc(@(params) saoObjective(params, trainX, trainY), initialGuess, saoOptions);

% GPR模型构建与训练
gprModel = fitrgp(trainX, trainY, ‘KernelFunction’, ‘squaredexponential’, ‘KernelParameters’, optimalParams);

% 预测
predictedY = predict(gprModel, testX);

% 评估
mse = mean((predictedY - testY).^2); % 均方误差

% 自定义函数 saoObjective，计算SAO优化的目标函数
function loss = saoObjective(params, X, Y)
gprModel = fitrgp(X, Y, ‘KernelFunction’, ‘squaredexponential’, ‘KernelParameters’, params);
[~, negLogLikelihood] = posterior(gprModel, X, Y);
loss = -negLogLikelihood;
end

% 自定义函数 train_test_split，将数据划分为训练集和测试集
function [trainX, testX, trainY, testY] = train_test_split(X, Y, trainRatio)
numSamples = size(X, 1);
trainSize = round(numSamples * trainRatio);

indices = randperm(numSamples);
trainIndices = indices(1:trainSize);
testIndices = indices(trainSize+1:end);trainX = X(trainIndices, :);
testX = X(testIndices, :);
trainY = Y(trainIndices, :);
testY = Y(testIndices, :);

end