优化核极限学习机实现风电数据预测——基于麻雀算法的研究

最新推荐文章于 2025-12-01 22:20:41 发布

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文章标签：算法 python 机器学习 matlab

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本文研究了利用麻雀算法优化的核极限学习机（ELM）模型进行风电功率预测。结合麻雀算法的全局寻优能力和ELM的快速学习特性，提高了预测的准确性和可靠性。通过MATLAB实现，包括数据预处理、定义优化核函数、模型训练与预测评估，实验结果验证了方法的有效性。

优化核极限学习机实现风电数据预测——基于麻雀算法的研究

随着风电发电量的不断增加，对风电功率的精准预测也日益重要。本文基于麻雀算法优化核极限学习机（ELM）模型来实现风电功率的预测，并给出了相应的MATLAB代码。

麻雀算法是一种新型的群体智能算法，具有快速收敛、全局寻优等优点。而ELM是近年来发展迅猛的一种人工神经网络模型，具有快速学习、泛化能力强等特点。将二者结合起来，可以有效提高风电功率预测的准确性和可靠性。

以下是MATLAB代码实现的主要步骤：

首先，读入需要预测的风电功率数据集，并进行预处理，包括数据归一化、划分训练集和测试集等。
然后，定义优化核函数，采用麻雀算法对ELM的权重和偏置进行优化，进一步提高预测准确性。
接着，使用经过优化的ELM模型对测试集进行预测，并计算预测误差。
最后，通过绘制实际功率和预测功率的对比图来评估模型的性能。

以下是部分MATLAB代码：

读入数据集并进行预处理

power_data = load('power_data.txt');
data = power_data(:, 1:end-1);
data = mapminmax(data,-1,1);
target = power_data(:, end);
[train,test] = crossvalind('holdOut',size(data,1),0.2);
train_data = data(train,:);
train_target = targe

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