【DELM回歸預(yù)測】基于蜂虎狩獵算法改進深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機BEH-DELM實現(xiàn)光伏預(yù)測附Matlab代碼
【DELM回歸預(yù)測】基于蜂虎狩獵算法改進深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機BEH-DELM實現(xiàn)光伏預(yù)測附Matlab代碼
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博主簡介：擅長智能優(yōu)化算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測、信號處理、元胞自動機、圖像處理、路徑規(guī)劃、無人機等多種領(lǐng)域的Matlab仿真，完整matlab代碼或者程序定制加qq1575304183。機器學(xué)習(xí)之心，前程算法屋的代碼一律可以八折購買。
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智能優(yōu)化算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)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
物理應(yīng)用 機器學(xué)習(xí)
內(nèi)容介紹
光伏預(yù)測在可再生能源的利用和電網(wǎng)穩(wěn)定運行中至關(guān)重要。本文提出了一種基于蜂虎狩獵算法（BEH）改進的深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機（DELM）模型（BEH-DELM）用于光伏預(yù)測。BEH算法優(yōu)化了DELM的超參數(shù)，包括隱藏層節(jié)點數(shù)、激活函數(shù)和正則化參數(shù)。實驗結(jié)果表明，BEH-DELM模型在光伏預(yù)測任務(wù)上具有較高的精度和魯棒性。
引言
光伏發(fā)電是一種清潔可再生的能源，具有廣泛的應(yīng)用前景。然而，光伏發(fā)電具有間歇性和波動性，給電網(wǎng)穩(wěn)定運行帶來挑戰(zhàn)。光伏預(yù)測可以提前預(yù)測光伏發(fā)電量，為電網(wǎng)調(diào)度和儲能系統(tǒng)提供決策依據(jù)。
極限學(xué)習(xí)機（ELM）是一種單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有學(xué)習(xí)速度快、泛化能力強等優(yōu)點。深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機（DELM）通過堆疊多個ELM層，可以提高模型的非線性擬合能力。
蜂虎狩獵算法（BEH）
蜂虎狩獵算法（BEH）是一種基于蜂虎狩獵行為的元啟發(fā)式算法。BEH算法模擬了蜂虎在狩獵過程中探索和開發(fā)獵物的行為。
在BEH算法中，每個候選解表示為一個獵物，而蜂虎則表示為搜索代理。蜂虎通過探索和開發(fā)兩個階段來搜索最優(yōu)解。在探索階段，蜂虎隨機搜索獵物。在開發(fā)階段，蜂虎根據(jù)獵物的適應(yīng)度值對獵物進行局部搜索。
BEH-DELM模型
BEH-DELM模型將BEH算法與DELM相結(jié)合，用于光伏預(yù)測。BEH算法優(yōu)化了DELM的超參數(shù)，包括隱藏層節(jié)點數(shù)、激活函數(shù)和正則化參數(shù)。
實驗
本文使用公開數(shù)據(jù)集對BEH-DELM模型進行了實驗評估。數(shù)據(jù)集包含了光伏發(fā)電量、氣象數(shù)據(jù)和歷史光伏發(fā)電量數(shù)據(jù)。
實驗結(jié)果表明，BEH-DELM模型在光伏預(yù)測任務(wù)上具有較高的精度和魯棒性。與其他模型相比，BEH-DELM模型的平均絕對誤差（MAE）和均方根誤差（RMSE）更低。
結(jié)論
本文提出了一種基于蜂虎狩獵算法改進的深度學(xué)習(xí)極限學(xué)習(xí)機（BEH-DELM）模型用于光伏預(yù)測。BEH算法優(yōu)化了DELM的超參數(shù)，提高了模型的預(yù)測精度和魯棒性。實驗結(jié)果表明，BEH-DELM模型在光伏預(yù)測任務(wù)上具有較好的性能，可以為電網(wǎng)調(diào)度和儲能系統(tǒng)提供決策依據(jù)。
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);
?? 運行結(jié)果
參考文獻
部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除
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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)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(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化、背包問題、 風(fēng)電場布局、時隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠-中心-需求點三級選址問題、 應(yīng)急生活物質(zhì)配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點部署、 輸電線路臺風(fēng)監(jiān)測裝置、 集裝箱船配載優(yōu)化、 機組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務(wù)器組合優(yōu)化、 天線線性陣列分布優(yōu)化
2 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面
2.1 bp時序、回歸預(yù)測和分類
2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機系列時序、回歸預(yù)測和分類
2.4 CNN/TCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時序、回歸預(yù)測和分類
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學(xué)習(xí)機系列 時序、回歸 預(yù)測和分類
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門控神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 時序、回歸 預(yù)測和分類
2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系列時序、回歸預(yù)測和分類
2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類