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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

在當(dāng)今信息時代，數(shù)據(jù)負(fù)荷預(yù)測對于各行各業(yè)的決策制定和資源規(guī)劃至關(guān)重要。準(zhǔn)確地預(yù)測數(shù)據(jù)負(fù)荷可以幫助企業(yè)優(yōu)化資源分配、提高效率，并確保系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。為了實現(xiàn)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)負(fù)荷預(yù)測，研究者們一直在探索各種算法和方法。本文將介紹一種基于鯨魚雀算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)（WOA-ELM）的數(shù)據(jù)負(fù)荷預(yù)測算法流程。

首先，讓我們來了解一下極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）算法。ELM是一種單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其隱層神經(jīng)元的權(quán)重和偏置是隨機(jī)初始化的。ELM的主要思想是通過隨機(jī)初始化的隱層神經(jīng)元權(quán)重和偏置，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)快速映射到輸出空間。然后，通過最小二乘法求解輸出權(quán)重，從而得到最終的預(yù)測結(jié)果。ELM算法具有快速訓(xùn)練速度和良好的泛化能力，因此在數(shù)據(jù)負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

然而，傳統(tǒng)的ELM算法在權(quán)重和偏置的初始化過程中存在一定的隨機(jī)性，這可能導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果的不穩(wěn)定性。為了解決這個問題，研究者們引入了鯨魚雀算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）來優(yōu)化ELM算法的初始權(quán)重和偏置。WOA是一種基于仿生學(xué)的優(yōu)化算法，模擬了鯨魚雀群體的覓食行為。通過模擬鯨魚雀的搜索策略，WOA可以在搜索空間中尋找到更優(yōu)的初始權(quán)重和偏置，從而提高ELM算法的預(yù)測性能。

下面是基于WOA-ELM的數(shù)據(jù)負(fù)荷預(yù)測算法流程：

1. 收集歷史數(shù)據(jù)負(fù)荷信息：首先，收集并整理歷史數(shù)據(jù)負(fù)荷信息，包括時間戳和負(fù)荷值。這些數(shù)據(jù)將作為訓(xùn)練集用于構(gòu)建預(yù)測模型。

2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：對收集到的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除異常值、歸一化等操作。預(yù)處理可以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，從而提高預(yù)測模型的性能。

3. WOA算法初始化：使用WOA算法初始化ELM的隱層神經(jīng)元權(quán)重和偏置。WOA算法通過模擬鯨魚雀的搜索行為，尋找到較優(yōu)的初始化參數(shù)。

4. 構(gòu)建ELM模型：使用初始化的權(quán)重和偏置構(gòu)建ELM模型。ELM模型的輸入層神經(jīng)元與歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)對應(yīng)，輸出層神經(jīng)元與負(fù)荷預(yù)測結(jié)果對應(yīng)。

5. 訓(xùn)練ELM模型：使用訓(xùn)練集對ELM模型進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練過程中，ELM模型通過最小二乘法求解輸出權(quán)重，從而得到最終的預(yù)測結(jié)果。

6. 數(shù)據(jù)負(fù)荷預(yù)測：使用訓(xùn)練好的ELM模型對未來的數(shù)據(jù)負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測結(jié)果可以幫助企業(yè)進(jìn)行資源規(guī)劃和決策制定。

7. 模型評估與優(yōu)化：對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行評估，并根據(jù)評估結(jié)果對模型進(jìn)行優(yōu)化。評估指標(biāo)可以包括均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）等。

通過以上流程，基于鯨魚雀算法優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機(jī)（WOA-ELM）可以實現(xiàn)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)負(fù)荷預(yù)測。WOA算法的引入提高了ELM算法的穩(wěn)定性和預(yù)測性能，使得預(yù)測結(jié)果更加可靠和準(zhǔn)確。數(shù)據(jù)負(fù)荷預(yù)測在各行各業(yè)都具有重要的應(yīng)用價值，因此WOA-ELM算法具有廣闊的應(yīng)用前景。

總結(jié)起來，本文介紹了基于鯨魚雀算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)WOA-ELM的數(shù)據(jù)負(fù)荷預(yù)測算法流程。通過WOA算法的優(yōu)化，ELM算法在數(shù)據(jù)負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域的性能得到了提升。隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，我們相信WOA-ELM算法將在數(shù)據(jù)負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。

?? 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] 商立群李洪波侯亞東黃辰浩張建濤.基于特征選擇和優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的短期電力負(fù)荷預(yù)測[J].西安交通大學(xué)學(xué)報, 2022, 56(4):165-175.

[2] 王文錦,戚佳金,王文婷,等.基于人工蜂群優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的短期負(fù)荷預(yù)測[J].電測與儀表, 2017, 54(11):5.DOI:CNKI:SUN:DCYQ.0.2017-11-006.

[3] 商立群,李洪波,侯亞東,等.基于特征選擇和優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的短期電力負(fù)荷預(yù)測[J].西安交通大學(xué)學(xué)報, 2022, 56(4):11.

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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