HPO-ELM獵食者算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè) 可直接運(yùn)行 預(yù)測(cè)效果好 Matlab~
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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無(wú)線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)
信號(hào)處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動(dòng)機(jī)?? ? ? ?無(wú)人機(jī)
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隨著氣候變化的日益嚴(yán)重，可再生能源的重要性越來(lái)越被人們所認(rèn)識(shí)和重視。風(fēng)能作為一種廣泛可利用的可再生能源，受到了廣泛關(guān)注。然而，由于風(fēng)能的不穩(wěn)定性和不可控性，風(fēng)電預(yù)測(cè)成為了風(fēng)電行業(yè)中一個(gè)非常重要的問(wèn)題。準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)風(fēng)電的發(fā)電量可以幫助調(diào)度風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行，提高發(fā)電效率，減少能源浪費(fèi)。
為了解決風(fēng)電預(yù)測(cè)的問(wèn)題，研究人員提出了各種各樣的預(yù)測(cè)算法。其中，極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）是一種基于單層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，具有快速訓(xùn)練速度和良好的泛化能力。然而，由于ELM的參數(shù)選擇對(duì)其性能有很大的影響，如何選擇合適的參數(shù)成為了一個(gè)挑戰(zhàn)。
為了解決ELM參數(shù)選擇的問(wèn)題，本文提出了一種基于獵食者算法的優(yōu)化方法，稱為HPO-ELM。獵食者算法是一種模擬自然界中食物鏈關(guān)系的優(yōu)化算法，通過(guò)模擬獵食者的行為來(lái)尋找最優(yōu)解。在HPO-ELM中，獵食者算法被用于優(yōu)化ELM的參數(shù)選擇，以提高其預(yù)測(cè)性能。
HPO-ELM的算法流程如下：
收集風(fēng)電數(shù)據(jù)集：首先，需要收集風(fēng)電數(shù)據(jù)集，包括風(fēng)速、風(fēng)向、溫度等相關(guān)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)將用于訓(xùn)練和測(cè)試風(fēng)電預(yù)測(cè)模型。
數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)收集到的風(fēng)電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、特征選擇等。預(yù)處理的目的是提高模型的預(yù)測(cè)性能和穩(wěn)定性。
參數(shù)初始化：初始化ELM模型的參數(shù)，包括隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)、輸入權(quán)重和偏置。這些參數(shù)將在優(yōu)化過(guò)程中被調(diào)整。
獵食者算法優(yōu)化：利用獵食者算法對(duì)ELM模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。獵食者算法通過(guò)模擬獵食者的行為，如尋找獵物、追蹤和攻擊獵物等，來(lái)尋找最優(yōu)解。在HPO-ELM中，獵食者算法被用于優(yōu)化ELM的參數(shù)選擇，以提高其預(yù)測(cè)性能。
模型評(píng)估：使用優(yōu)化后的ELM模型對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果之間的誤差。常用的評(píng)估指標(biāo)包括均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）等。
結(jié)果分析：對(duì)優(yōu)化后的ELM模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析和解釋。通過(guò)分析預(yù)測(cè)結(jié)果，可以評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能和穩(wěn)定性，為風(fēng)電行業(yè)提供決策支持。
通過(guò)以上流程，HPO-ELM可以有效地優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的參數(shù)選擇，提高風(fēng)電預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。獵食者算法作為一種優(yōu)化算法，具有全局收斂性和較強(qiáng)的搜索能力，可以幫助尋找到更好的參數(shù)組合，從而提高模型的預(yù)測(cè)能力。
總之，基于獵食者算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)HPO-ELM實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)算法流程是一個(gè)非常有前景和挑戰(zhàn)性的研究方向。通過(guò)合理地選擇和優(yōu)化參數(shù)，可以提高風(fēng)電預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，為風(fēng)電行業(yè)的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。希望本文的介紹能夠?yàn)橄嚓P(guān)研究提供一定的參考和啟發(fā)。
?? 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 );
?? 運(yùn)行結(jié)果
?? 參考文獻(xiàn)
[1] 劉帥.基于海洋捕食者算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的光伏系統(tǒng)發(fā)電功率短期預(yù)測(cè)[J].信息技術(shù)與信息化, 2023(5):55-59.
[2] 高天禎.基于風(fēng)電功率區(qū)間預(yù)測(cè)的電網(wǎng)風(fēng)電接納能力評(píng)估[D].蘭州理工大學(xué)[2023-11-03].
