多元回歸預(yù)測 | Matlab鯨魚優(yōu)化算法優(yōu)化正則化極限學(xué)習(xí)機(jī)(WOA-RELM)回歸預(yù)測
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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)
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在當(dāng)今社會(huì)，風(fēng)電回歸預(yù)測算法在能源行業(yè)中扮演著至關(guān)重要的角色。隨著風(fēng)電行業(yè)的迅速發(fā)展，對(duì)風(fēng)電回歸預(yù)測算法的需求也在不斷增加。為了提高風(fēng)電回歸預(yù)測算法的準(zhǔn)確性和效率，許多研究人員開始探索新的優(yōu)化方法和算法。在本文中，我們將介紹一種基于鯨魚算法優(yōu)化魯棒極限學(xué)習(xí)（WOA-RELM）的風(fēng)電回歸預(yù)測算法，并附上相關(guān)代碼。
首先，讓我們來了解一下鯨魚算法和魯棒極限學(xué)習(xí)。鯨魚算法是一種基于鯨魚社會(huì)行為的優(yōu)化算法，它模擬了鯨魚在覓食和交配過程中的行為。通過模擬這些行為，鯨魚算法可以幫助我們尋找最優(yōu)解。而魯棒極限學(xué)習(xí)是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它具有快速收斂和良好的泛化能力。
基于以上介紹，我們將鯨魚算法與魯棒極限學(xué)習(xí)相結(jié)合，提出了一種新的風(fēng)電回歸預(yù)測算法。在這個(gè)算法中，我們首先利用鯨魚算法對(duì)魯棒極限學(xué)習(xí)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以尋找最優(yōu)的參數(shù)組合。然后，我們使用優(yōu)化后的魯棒極限學(xué)習(xí)模型來進(jìn)行風(fēng)電回歸預(yù)測。通過這種方式，我們可以提高風(fēng)電回歸預(yù)測算法的準(zhǔn)確性和效率。
為了驗(yàn)證我們提出的算法的有效性，我們進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)。我們使用了來自真實(shí)風(fēng)電場的數(shù)據(jù)集，并將我們的算法與其他常用的風(fēng)電回歸預(yù)測算法進(jìn)行了對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們的算法在風(fēng)電回歸預(yù)測方面取得了顯著的改進(jìn)，證明了其在實(shí)際應(yīng)用中的可行性和有效性。
最后，我們將我們的算法實(shí)現(xiàn)了相關(guān)代碼，并附在本文中供讀者參考。讀者可以通過閱讀代碼來進(jìn)一步了解我們的算法實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，并在自己的項(xiàng)目中應(yīng)用我們的算法。
總之，基于鯨魚算法優(yōu)化魯棒極限學(xué)習(xí)的風(fēng)電回歸預(yù)測算法在本文中得到了充分的探討和研究。我們相信這種算法將對(duì)風(fēng)電行業(yè)產(chǎn)生積極的影響，為風(fēng)電回歸預(yù)測提供更準(zhǔn)確、更高效的解決方案。希望我們的研究能夠?yàn)橄嚓P(guān)領(lǐng)域的研究人員提供一些啟發(fā)，并推動(dòng)該領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。
?? 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(yùn)行結(jié)果
?? 參考文獻(xiàn)
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