【GA-ELM】基于遺傳算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)回歸預(yù)測(cè)研究（Matlab代碼實(shí)現(xiàn)）
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引言： 在當(dāng)今能源領(lǐng)域，風(fēng)能作為一種清潔、可再生的能源形式，受到了廣泛關(guān)注。為了更好地利用風(fēng)能資源，預(yù)測(cè)風(fēng)電功率輸出是至關(guān)重要的。極限學(xué)習(xí)機(jī)（Extreme Learning Machine，簡(jiǎn)稱ELM）作為一種新興的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，已經(jīng)在風(fēng)電功率預(yù)測(cè)中取得了顯著的成果。為了進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度，本文提出了一種基于遺傳算法優(yōu)化的ELM（GA-ELM）方法，用于風(fēng)電數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型。
一、ELM回歸預(yù)測(cè)算法簡(jiǎn)介 極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）是一種單層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其特點(diǎn)是隨機(jī)初始化輸入層到隱藏層的連接權(quán)重和偏置，然后通過最小二乘法來求解輸出層的權(quán)重。ELM具有快速訓(xùn)練速度和良好的泛化性能，因此在風(fēng)電數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)中得到了廣泛應(yīng)用。
二、遺傳算法優(yōu)化ELM模型 為了進(jìn)一步提高ELM模型的預(yù)測(cè)精度，本文引入了遺傳算法（Genetic Algorithm，簡(jiǎn)稱GA）來優(yōu)化ELM模型的參數(shù)。遺傳算法是一種基于自然選擇和遺傳機(jī)制的優(yōu)化算法，通過模擬生物進(jìn)化過程來搜索最優(yōu)解。在GA-ELM模型中，遺傳算法用于搜索最佳的輸入層到隱藏層的連接權(quán)重和偏置，以及輸出層的權(quán)重。
三、GA-ELM模型算法步驟
數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)原始的風(fēng)電數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和歸一化處理，以便于后續(xù)的模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。
初始化ELM模型：隨機(jī)初始化輸入層到隱藏層的連接權(quán)重和偏置。
初始化遺傳算法參數(shù)：設(shè)置遺傳算法的種群大小、交叉概率、變異概率等參數(shù)。
遺傳算法優(yōu)化：使用遺傳算法對(duì)ELM模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，通過迭代選擇、交叉和變異操作來搜索最佳解。
模型訓(xùn)練：使用優(yōu)化后的ELM模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，通過最小二乘法求解輸出層的權(quán)重。
模型預(yù)測(cè)：使用訓(xùn)練好的模型對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到風(fēng)電功率的預(yù)測(cè)結(jié)果。
模型評(píng)估：通過計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際值之間的誤差指標(biāo)，評(píng)估模型的預(yù)測(cè)精度。
結(jié)果分析：對(duì)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析和解釋，總結(jié)模型的優(yōu)缺點(diǎn)。
四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論 本文通過對(duì)真實(shí)的風(fēng)電數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，比較了GA-ELM模型和傳統(tǒng)ELM模型在風(fēng)電功率預(yù)測(cè)方面的性能差異。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，GA-ELM模型具有更高的預(yù)測(cè)精度和更好的泛化性能，相比于傳統(tǒng)ELM模型，其預(yù)測(cè)誤差更小。
五、結(jié)論與展望 本文提出了一種基于遺傳算法優(yōu)化的ELM模型（GA-ELM）來預(yù)測(cè)風(fēng)電數(shù)據(jù)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型具有較高的預(yù)測(cè)精度和泛化性能。然而，本文的研究還存在一些限制，如模型參數(shù)的選擇和遺傳算法的參數(shù)設(shè)置等。未來的研究可以進(jìn)一步優(yōu)化模型的參數(shù)選擇和算法設(shè)計(jì)，以提高風(fēng)電數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。
總結(jié)： 本文介紹了基于遺傳算法優(yōu)化的ELM模型在風(fēng)電數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。通過引入遺傳算法對(duì)ELM模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，提高了預(yù)測(cè)精度和泛化性能。未來的研究可以進(jìn)一步探索其他優(yōu)化算法和模型結(jié)構(gòu)，以進(jìn)一步提高風(fēng)電數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。
?? 部分代碼
%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)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(cè)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 );
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?? 參考文獻(xiàn)
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