SCA-LSSVM基于正余弦優(yōu)化算法優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)的風(fēng)電預(yù)測 可直接運(yùn)行 注釋清晰
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信號(hào)處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動(dòng)機(jī)?? ? ? ?無人機(jī)
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在當(dāng)今的能源行業(yè)中，風(fēng)能作為一種可再生能源的重要來源，正受到越來越多的關(guān)注。為了更好地利用風(fēng)能資源，提高風(fēng)電場的發(fā)電效率，風(fēng)電預(yù)測成為了一個(gè)重要的研究方向。在風(fēng)電預(yù)測中，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠有效地對風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測，從而提高風(fēng)電發(fā)電量的準(zhǔn)確性和可靠性。
在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）是一種強(qiáng)大的分類和回歸方法。然而，傳統(tǒng)的SVM在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)存在計(jì)算復(fù)雜度高的問題。為了解決這個(gè)問題，研究者們提出了一種基于正余弦算法（Sine Cosine Algorithm，SCA）優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)（Least Squares Support Vector Machine，lssvm）。
SCA是一種新興的全局優(yōu)化算法，靈感來源于正余弦函數(shù)的周期性和連續(xù)性。它模擬了自然界中的物種進(jìn)化過程，通過正余弦函數(shù)的變化來控制搜索空間。在lssvm中，SCA算法被應(yīng)用于調(diào)整SVM模型中的參數(shù)，從而優(yōu)化模型的性能。
下面將介紹基于SCA-lssvm的風(fēng)電預(yù)測算法流程：
數(shù)據(jù)預(yù)處理： 首先，需要收集并整理歷史風(fēng)速數(shù)據(jù)和風(fēng)電發(fā)電量數(shù)據(jù)。然后，對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化和特征選擇等預(yù)處理步驟，以提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。
參數(shù)初始化： 在SCA-lssvm中，需要初始化一些參數(shù)，包括種群大小、迭代次數(shù)、正余弦函數(shù)的初始值等。這些參數(shù)將影響算法的收斂速度和搜索能力。
種群初始化： 根據(jù)設(shè)定的種群大小，隨機(jī)生成一組初始解作為種群。每個(gè)解對應(yīng)著SVM模型中的參數(shù)，如懲罰因子和核函數(shù)參數(shù)等。
適應(yīng)度計(jì)算： 使用初始化的參數(shù)和種群，計(jì)算每個(gè)解的適應(yīng)度。適應(yīng)度函數(shù)可以根據(jù)實(shí)際問題進(jìn)行定義，常用的有均方誤差等。
正余弦函數(shù)更新： 根據(jù)當(dāng)前迭代次數(shù)和種群大小，更新正余弦函數(shù)的值。這將影響到下一步的解的搜索過程。
解的搜索： 使用正余弦函數(shù)的值來調(diào)整每個(gè)解的位置，以尋找更優(yōu)的解。通過計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)，判斷新解是否更優(yōu)，并更新種群中的解。
收斂判斷： 判斷算法是否達(dá)到收斂條件，即是否滿足預(yù)設(shè)的停止準(zhǔn)則。如果滿足，則停止迭代，輸出最優(yōu)解；否則，返回第5步。
模型評估： 使用測試數(shù)據(jù)集對訓(xùn)練得到的模型進(jìn)行評估，計(jì)算預(yù)測誤差和其他評價(jià)指標(biāo)。根據(jù)評估結(jié)果，可以對模型進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。
通過以上步驟，基于SCA-lssvm的風(fēng)電預(yù)測算法能夠得到一個(gè)準(zhǔn)確性較高的風(fēng)速預(yù)測模型。該模型可以為風(fēng)電場的運(yùn)營和管理提供決策支持，提高風(fēng)電發(fā)電量的預(yù)測準(zhǔn)確性和可靠性。
總結(jié)起來，基于正余弦算法優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)（SCA-lssvm）是一種有效的風(fēng)電預(yù)測算法。它通過優(yōu)化SVM模型中的參數(shù)，提高了模型的性能。在實(shí)際應(yīng)用中，我們可以根據(jù)具體問題的需求，調(diào)整算法的參數(shù)和優(yōu)化策略，以獲得更好的預(yù)測結(jié)果。希望這篇文章能夠?qū)︼L(fēng)電預(yù)測算法的研究和應(yīng)用有所啟發(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] 李文濤.基于正余弦優(yōu)化和最小二乘支持向量機(jī)的氣象預(yù)測研究[D].蘭州大學(xué)[2023-10-31].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.960360.
[2] 劉云,易松.基于雙參數(shù)最小二乘支持向量機(jī)(TPA-LSSVM)的風(fēng)電時(shí)間序列預(yù)測模型的優(yōu)化研究[J].北京化工大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版, 2019, 46(2):6.DOI:CNKI:SUN:BJHY.0.2019-02-015.
