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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)

?? 內(nèi)容介紹

隨著風(fēng)電行業(yè)的快速發(fā)展，風(fēng)電回歸預(yù)測(cè)算法成為了研究的熱點(diǎn)之一。在這篇博客中，我們將介紹基于遺傳算法優(yōu)化魯棒極限學(xué)習(xí)PSO-RELM實(shí)現(xiàn)風(fēng)電回歸預(yù)測(cè)算法的步驟。

首先，讓我們來(lái)了解一下PSO-RELM算法的基本原理。PSO-RELM算法是一種結(jié)合了遺傳算法和魯棒極限學(xué)習(xí)機(jī)（RELM）的優(yōu)化算法。它通過(guò)遺傳算法來(lái)優(yōu)化RELM的參數(shù)，從而提高算法的性能和收斂速度。

接下來(lái)，我們將介紹PSO-RELM算法在風(fēng)電回歸預(yù)測(cè)中的具體步驟。首先，我們需要準(zhǔn)備風(fēng)電數(shù)據(jù)集，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征選擇。然后，我們將利用遺傳算法來(lái)優(yōu)化RELM的參數(shù)，找到最優(yōu)的權(quán)重和偏置。接著，我們將使用優(yōu)化后的RELM模型來(lái)進(jìn)行風(fēng)電回歸預(yù)測(cè)，得到預(yù)測(cè)結(jié)果并評(píng)估模型的性能。最后，我們將通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)驗(yàn)證PSO-RELM算法在風(fēng)電回歸預(yù)測(cè)中的有效性和優(yōu)越性。

在實(shí)際應(yīng)用中，PSO-RELM算法可以幫助風(fēng)電行業(yè)提高風(fēng)電預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，從而提高風(fēng)電發(fā)電效率和降低成本。此外，PSO-RELM算法還可以應(yīng)用于其他領(lǐng)域的回歸預(yù)測(cè)問(wèn)題，如氣象預(yù)測(cè)、股票預(yù)測(cè)等，具有廣泛的應(yīng)用前景。

總之，基于遺傳算法優(yōu)化魯棒極限學(xué)習(xí)PSO-RELM實(shí)現(xiàn)風(fēng)電回歸預(yù)測(cè)算法是一種有效且可行的方法，可以為風(fēng)電行業(yè)和其他領(lǐng)域的回歸預(yù)測(cè)問(wèn)題提供新的解決方案。希望通過(guò)本文的介紹，讀者們能對(duì)PSO-RELM算法有更深入的了解，并在實(shí)際應(yīng)用中取得更好的效果。

?? 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(kāi)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

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?? 參考文獻(xiàn)

[1] 劉振男、杜堯、韓幸燁、和鵬飛、周正模、曾天山.基于遺傳算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)模型的干旱預(yù)測(cè)——以云貴高原為例[J].人民長(zhǎng)江, 2020, 51(8):6.DOI:CNKI:SUN:RIVE.0.2020-08-003.

[2] 許童羽.基于GA-ELM的寒地水稻缺氮量診斷方法研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2019(2).

[3] 姜海濤,羅月明,蘇德垠.基于相空間重構(gòu)和遺傳算法優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型預(yù)測(cè)基坑變形時(shí)序混沌特性[J].福建建筑, 2023(6):99-103.

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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(kù)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(wú)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(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、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(wèn)題（TSP）、車輛路徑問(wèn)題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、車輛協(xié)同無(wú)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(wú)人機(jī)應(yīng)用方面

無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無(wú)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(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng)

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合