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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機?? ? ? ?無人機

?? 內(nèi)容介紹

在風力發(fā)電領(lǐng)域，準確預(yù)測風速對于提高風力發(fā)電的效率至關(guān)重要。因此，研究人員不斷探索各種風速回歸預(yù)測算法，以提高預(yù)測精度和穩(wěn)定性。本文將介紹一種基于黏菌算法優(yōu)化魯棒極限學(xué)習(xí)SMA-RELM實現(xiàn)風速回歸預(yù)測的算法流程。

首先，讓我們來了解一下黏菌算法。黏菌算法是一種模擬自然界黏菌在尋找食物過程中的行為而設(shè)計的一種優(yōu)化算法。它模擬了黏菌在環(huán)境中釋放化學(xué)物質(zhì)尋找食物的過程，通過化學(xué)物質(zhì)濃度的變化來更新解空間中的候選解。這種算法具有全局尋優(yōu)能力強、收斂速度快等特點，適用于復(fù)雜的優(yōu)化問題。

接下來，我們來介紹魯棒極限學(xué)習(xí)機（RELM）。RELM是一種新型的單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有學(xué)習(xí)速度快、泛化能力強等特點。它通過隨機初始化輸入層到隱含層的連接權(quán)重和隱含層到輸出層的連接權(quán)重，然后固定隱含層到輸出層的連接權(quán)重，只學(xué)習(xí)輸入層到隱含層的連接權(quán)重。這種特殊的結(jié)構(gòu)使得RELM在訓(xùn)練過程中不需要調(diào)節(jié)隱含層到輸出層的連接權(quán)重，大大提高了訓(xùn)練速度和泛化能力。

結(jié)合黏菌算法和RELM，我們提出了SMA-RELM算法，即基于黏菌算法優(yōu)化的魯棒極限學(xué)習(xí)機。SMA-RELM算法在初始化階段使用黏菌算法優(yōu)化初始連接權(quán)重，然后采用RELM的學(xué)習(xí)方法進行參數(shù)優(yōu)化。這種算法結(jié)合了黏菌算法的全局尋優(yōu)能力和RELM的快速學(xué)習(xí)速度，能夠更好地應(yīng)用于風速回歸預(yù)測問題中。

下面，我們將介紹SMA-RELM算法實現(xiàn)風速回歸預(yù)測的具體流程。首先，我們需要收集風速數(shù)據(jù)，并進行預(yù)處理和特征提取。然后，利用黏菌算法優(yōu)化初始化連接權(quán)重，并使用RELM算法進行參數(shù)優(yōu)化。接著，我們將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于風速回歸預(yù)測，并評估預(yù)測精度和穩(wěn)定性。最后，根據(jù)評估結(jié)果對模型進行調(diào)優(yōu)和改進。

總之，基于黏菌算法優(yōu)化的魯棒極限學(xué)習(xí)SMA-RELM算法是一種有效的風速回歸預(yù)測方法。它充分利用了黏菌算法的全局尋優(yōu)能力和RELM算法的快速學(xué)習(xí)速度，能夠提高風速預(yù)測的精度和穩(wěn)定性，對于風力發(fā)電領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價值。希望本文能夠?qū)ο嚓P(guān)研究和實踐工作提供一定的參考和幫助。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );

?? 運行結(jié)果

?? 參考文獻

[1] 周孟然,凌勝,來文豪,等.基于黏菌優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機的煤矸石多光譜識別[J].[2023-11-10].

[2] 江禮凱,周志宇,李清木.基于粒子群算法優(yōu)化正則化極限學(xué)習(xí)機的紡織品色差檢測[J].? 2017.

[3] 王粲夏元清鄒偉東.基于自適應(yīng)動量優(yōu)化算法的正則化極限學(xué)習(xí)機[J].計算機應(yīng)用研究, 2021, 038(006):1724-1727,1764.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應(yīng)用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務(wù)分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合