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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達(dá)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(jī)?? ? ? ?無人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

隨著風(fēng)電行業(yè)的快速發(fā)展，風(fēng)電回歸預(yù)測算法成為了研究的熱點之一。為了提高風(fēng)電回歸預(yù)測算法的準(zhǔn)確性和效率，研究人員們不斷探索新的優(yōu)化方法和算法。本文將介紹一種基于麻雀算法優(yōu)化魯棒極限學(xué)習(xí)SSA-RELM實現(xiàn)風(fēng)電回歸預(yù)測算法的步驟。

首先，讓我們來了解一下魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)（RELM）和麻雀算法的基本概念。RELM是一種基于極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）的改進(jìn)算法，它通過引入魯棒性矩陣來提高模型的魯棒性和泛化能力。而麻雀算法是一種基于自然界麻雀群體行為的優(yōu)化算法，它模擬了麻雀群體的覓食行為和社會關(guān)系，能夠有效地尋找最優(yōu)解。

接下來，我們將介紹SSA-RELM算法的實現(xiàn)步驟。首先，我們需要準(zhǔn)備風(fēng)電回歸預(yù)測的數(shù)據(jù)集，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取。然后，我們利用麻雀算法對SSA-RELM算法進(jìn)行優(yōu)化，通過迭代搜索找到最優(yōu)的參數(shù)組合。接著，我們使用優(yōu)化后的SSA-RELM算法對風(fēng)電數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測，得到回歸預(yù)測結(jié)果。

在實驗過程中，我們將SSA-RELM算法與其他常用的風(fēng)電回歸預(yù)測算法進(jìn)行對比，包括傳統(tǒng)的線性回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。通過實驗結(jié)果的對比分析，我們可以評估SSA-RELM算法的性能優(yōu)劣，并驗證麻雀算法優(yōu)化的有效性。

最后，我們將總結(jié)實驗結(jié)果并對未來的研究方向進(jìn)行展望。通過本文的介紹，讀者可以了解到基于麻雀算法優(yōu)化魯棒極限學(xué)習(xí)SSA-RELM實現(xiàn)風(fēng)電回歸預(yù)測算法的具體步驟和實驗過程，對風(fēng)電回歸預(yù)測算法的研究有所啟發(fā)。希望本文能夠為相關(guān)領(lǐng)域的研究人員提供一些參考和借鑒，推動風(fēng)電回歸預(yù)測算法的發(fā)展和進(jìn)步。

?? 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(xiàn)

[1] 呼夢穎,楊霈軼,段建東,等.基于麻雀搜索算法優(yōu)化核極限學(xué)習(xí)機(jī)的風(fēng)電功率預(yù)測方法:CN202111247254.X[P].CN202111247254.X[2023-11-09].

[2] 呼夢穎,楊霈軼,段建東,等.基于麻雀搜索算法優(yōu)化核極限學(xué)習(xí)機(jī)的風(fēng)電功率預(yù)測方法:202111247254[P][2023-11-09].

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)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(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)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(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風(fēng)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(fù)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(zhǔn)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(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、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(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊、機(jī)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(jī)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(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)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(biāo)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(qiáng)、雷達(dá)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(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合