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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡預測?? ? ??雷達通信?? ? ?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?? ? ? ?無人機

?? 內(nèi)容介紹

隨著能源需求的不斷增長，對可再生能源的利用也日益重要。其中，風能作為一種廣泛可利用的可再生能源，受到了廣泛關注。然而，風速的不穩(wěn)定性和不確定性給風能的利用帶來了挑戰(zhàn)。因此，準確預測風速對于風能資源的有效利用至關重要。

在風速預測領域，基于機器學習的方法已經(jīng)被廣泛應用。其中，支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是一種常用的機器學習算法，具有較好的預測性能。然而，傳統(tǒng)的SVM方法在處理非線性和非平穩(wěn)信號時存在一定的局限性。為了克服這些問題，一種基于SVM的改進算法——最小二乘支持向量機（Least Squares Support Vector Machine，LSSVM）被提出。

然而，LSSVM方法仍然存在一些問題，例如對初始參數(shù)敏感、易陷入局部最優(yōu)等。為了進一步提高風速預測的準確性和穩(wěn)定性，本文提出了一種基于CEEMD（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition）結(jié)合黏菌算法（Slime Mould Algorithm，SMA）優(yōu)化LSSVM的風速預測算法——CEEMDAN-SMA-LSSVM。

首先，CEEMDAN方法被應用于原始風速數(shù)據(jù)的分解，將非線性和非平穩(wěn)信號分解為一系列的本征模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Functions，IMFs）。然后，SMA算法被引入，通過模擬黏菌的行為，優(yōu)化LSSVM的參數(shù)選擇和模型訓練。最后，利用優(yōu)化后的LSSVM模型對風速進行預測。

CEEMDAN-SMA-LSSVM算法的流程如下：

1. 輸入原始風速數(shù)據(jù)。

2. 運用CEEMDAN方法對原始數(shù)據(jù)進行分解，得到一系列IMFs。

3. 利用SMA算法對LSSVM參數(shù)進行優(yōu)化，包括選擇合適的懲罰因子、核函數(shù)和模型參數(shù)。

4. 利用優(yōu)化后的LSSVM模型對IMFs進行訓練。

5. 對測試數(shù)據(jù)進行預測，得到風速預測結(jié)果。

6. 評估預測結(jié)果的準確性和穩(wěn)定性。

通過CEEMDAN-SMA-LSSVM算法，我們可以克服傳統(tǒng)方法在處理非線性和非平穩(wěn)信號時的局限性，提高風速預測的準確性和穩(wěn)定性。實驗結(jié)果表明，該算法在風速預測方面具有較好的性能。

總之，風速預測在風能利用中具有重要意義。本文提出了一種基于CEEMD結(jié)合黏菌算法優(yōu)化LSSVM的風速預測算法，該算法能夠有效克服傳統(tǒng)方法的局限性，提高風速預測的準確性和穩(wěn)定性。相信這一算法將為風能資源的有效利用提供有力支持，并在可再生能源領域發(fā)揮重要作用。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓練集和測試集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

[1] 李霄.基于提升小波和最小二乘支持向量機的風電功率預測[D].上海交通大學,2015.

[2] 羅偉,習華勇.基于最小二乘支持向量機的降雨量預測[J].人民長江, 2008, 39(19):3.DOI:10.3969/j.issn.1001-4179.2008.19.011.

[3] 高偉.基于最小二乘支持向量機的風電功率短期預測研究[D].華中科技大學,2014.DOI:10.7666/d.D611958.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(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、設施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學習和深度學習方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學習機（ELM）、核極限學習機（KELM）、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、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、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、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）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(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 無人機應用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務分配、無人機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、雷達信號處理、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 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關聯(lián)、航跡融合