【ELMAN回歸預(yù)測(cè)】基于鯨魚算法優(yōu)化遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)WOA- ELMAN實(shí)現(xiàn)光伏回歸預(yù)測(cè)附Matlab
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ELMAN回歸預(yù)測(cè)是一種常用的預(yù)測(cè)方法，它通過遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。在實(shí)際應(yīng)用中，為了提高預(yù)測(cè)精度和效率，我們通常會(huì)結(jié)合其他優(yōu)化算法來對(duì)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。本文將介紹一種基于鯨魚算法優(yōu)化遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，以實(shí)現(xiàn)光伏回歸預(yù)測(cè)。
首先，讓我們簡(jiǎn)要回顧一下ELMAN回歸預(yù)測(cè)和鯨魚算法的基本原理。ELMAN回歸預(yù)測(cè)是一種基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法，它通過將歷史數(shù)據(jù)作為輸入，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶能力來建立數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未來數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。而鯨魚算法是一種基于鯨魚覓食行為的啟發(fā)式優(yōu)化算法，它通過模擬鯨魚覓食的過程來尋找最優(yōu)解。
在本文的方法中，我們將結(jié)合鯨魚算法和ELMAN回歸預(yù)測(cè)，以實(shí)現(xiàn)光伏回歸預(yù)測(cè)。具體而言，我們將首先利用鯨魚算法來優(yōu)化遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，包括神經(jīng)元的連接權(quán)重和閾值。然后，我們將利用優(yōu)化后的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對(duì)光伏數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)光伏發(fā)電量的精確預(yù)測(cè)。
為了驗(yàn)證我們方法的有效性，我們將在實(shí)際光伏發(fā)電數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們的方法不僅能夠顯著提高光伏發(fā)電量的預(yù)測(cè)精度，而且能夠大大減少預(yù)測(cè)所需的時(shí)間，具有很高的實(shí)用價(jià)值。
總的來說，本文提出了一種基于鯨魚算法優(yōu)化遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，以實(shí)現(xiàn)光伏回歸預(yù)測(cè)。通過實(shí)驗(yàn)證明，我們的方法在提高預(yù)測(cè)精度和效率方面取得了顯著的成效，具有很大的應(yīng)用潛力。相信隨著進(jìn)一步研究和實(shí)踐，我們的方法將在光伏行業(yè)和其他領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。
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?? 參考文獻(xiàn)
[1]吳丁杰,溫立書.基于鯨魚算法優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)[J].長(zhǎng)江信息通信, 2021, 34(10):3.DOI:10.3969/j.issn.1673-1131.2021.10.004.
