Matlab 遗传算法优化极限学习机(GA-ELM)回归预测

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⛄ 内容介绍

引言: 在当今能源紧缺的时代，风能作为一种可再生的清洁能源备受关注。然而，由于风能的不稳定性和难以预测性，风电场的运行和管理面临着巨大的挑战。因此，开发一种准确可靠的风电数据预测模型对于实现风电场的高效运行至关重要。本文将介绍一种基于遗传算法优化的极限学习机（ELM）模型，用于风电数据的预测。

第一部分：风电数据预测的重要性 风能的不确定性和波动性使得风电场的运行和管理变得复杂。风电场需要准确地预测风速、风向和风能输出等关键参数，以便进行合理的发电计划和运行调度。通过准确的风电数据预测，风电场可以更好地规划发电能力、优化发电效率，并提高风电场的可靠性和经济性。

第二部分：极限学习机（ELM）模型的介绍 极限学习机（ELM）是一种新兴的机器学习算法，其具有快速训练速度和良好的泛化能力。ELM模型通过随机生成输入层到隐藏层之间的权重和偏置，然后通过最小化残差平方和来训练输出层的权重。ELM模型的优势在于其快速训练速度和较好的泛化能力，使其成为风电数据预测的理想选择。

第三部分：遗传算法优化ELM模型 遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，逐步优化解的适应度。在本文中，我们将使用遗传算法来优化ELM模型的参数，以提高其预测性能。通过遗传算法的优化，ELM模型可以更好地适应风电数据的特征，从而提高预测精度和稳定性。

第四部分：实验设计和结果分析 为了验证遗传算法优化的ELM模型在风电数据预测中的性能，我们收集了实际的风电数据，并将其分为训练集和测试集。然后，我们使用遗传算法优化的ELM模型对测试集进行预测，并与传统的预测模型进行比较。实验结果表明，遗传算法优化的ELM模型在风电数据预测中具有较高的准确性和稳定性，优于传统的预测模型。

结论: 本文介绍了一种基于遗传算法优化的极限学习机（ELM）模型，用于风电数据的预测。通过遗传算法的优化，ELM模型可以更好地适应风电数据的特征，提高预测精度和稳定性。实验结果表明，遗传算法优化的ELM模型在风电数据预测中具有较高的准确性和稳定性。这种基于遗传算法优化的ELM模型为风电场的运行和管理提供了一种可靠的预测工具，有助于实现风电场的高效运行和可持续发展。

⛄ 部分代码

% BS2RV.m - Binary string to real vector%% This function decodes binary chromosomes into vectors of reals. The% chromosomes are seen as the concatenation of binary strings of given% length, and decoded into real numbers in a specified interval using% either standard binary or Gray decoding.%% Syntax: Phen = bs2rv(Chrom,FieldD)%% Input parameters:%% Chrom - Matrix containing the chromosomes of the current% population. Each line corresponds to one% individual's concatenated binary string% representation. Leftmost bits are MSb and% rightmost are LSb.%% FieldD - Matrix describing the length and how to decode% each substring in the chromosome. It has the% following structure:%% [len; (num)% lb; (num)% ub; (num)% code; (0=binary | 1=gray)% scale; (0=arithmetic | 1=logarithmic)% lbin; (0=excluded | 1=included)% ubin]; (0=excluded | 1=included)%% where% len - row vector containing the length of% each substring in Chrom. sum(len)% should equal the individual length.% lb,% ub - Lower and upper bounds for each% variable. % code - binary row vector indicating how each% substring is to be decoded.% scale - binary row vector indicating where to% use arithmetic and/or logarithmic% scaling.% lbin,% ubin - binary row vectors indicating whether% or not to include each bound in the% representation range%% Output parameter:%% Phen - Real matrix containing the population phenotypes.
%% Author: Carlos Fonseca, Updated: Andrew Chipperfield% Date: 08/06/93, Date: 26-Jan-94
function Phen = bs2rv(Chrom,FieldD)
% Identify the population size (Nind)% and the chromosome length (Lind)[Nind,Lind] = size(Chrom);
% Identify the number of decision variables (Nvar)[seven,Nvar] = size(FieldD);
if seven ~= 7 error('FieldD must have 7 rows.');end
% Get substring propertieslen = FieldD(1,:);lb = FieldD(2,:);ub = FieldD(3,:);code = ~(~FieldD(4,:));scale = ~(~FieldD(5,:));lin = ~(~FieldD(6,:));uin = ~(~FieldD(7,:));
% Check substring properties for consistencyif sum(len) ~= Lind, error('Data in FieldD must agree with chromosome length');end
if ~all(lb(scale).*ub(scale)>0) error('Log-scaled variables must not include 0 in their range');end
% Decode chromosomesPhen = zeros(Nind,Nvar);
lf = cumsum(len);li = cumsum([1 len]);Prec = .5 .^ len;
logsgn = sign(lb(scale));lb(scale) = log( abs(lb(scale)) );ub(scale) = log( abs(ub(scale)) );delta = ub - lb;
Prec = .5 .^ len;num = (~lin) .* Prec;den = (lin + uin - 1) .* Prec;
for i = 1:Nvar, idx = li(i):lf(i); if code(i) % Gray decoding Chrom(:,idx)=rem(cumsum(Chrom(:,idx)')',2); end Phen(:,i) = Chrom(:,idx) * [ (.5).^(1:len(i))' ]; Phen(:,i) = lb(i) + delta(i) * (Phen(:,i) + num(i)) ./ (1 - den(i));end
expand = ones(Nind,1);if any(scale) Phen(:,scale) = logsgn(expand,:) .* exp(Phen(:,scale));end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]刘振男、杜尧、韩幸烨、和鹏飞、周正模、曾天山.基于遗传算法优化极限学习机模型的干旱预测——以云贵高原为例[J].人民长江, 2020, 51(8):6.DOI:CNKI:SUN:RIVE.0.2020-08-003.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

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2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合