【风电功率预测】豪猪算法优化最小二乘支持向量机CPO-LSSVM风电功率预测【含Matla源码 4034期】

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1 豪猪算法
凤头豪猪优化器(Crested Porcupine Opt

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豪猪优化算法CPO-TCN-LSTM-Multihead-Attention多变量时间序列预测Matlab实现.rar
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豪猪算法优化双向长短时记忆CPO-BiLSTM风电功率预测（含前后对比）【含Matlab源码 4035期】.zip
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模型她输入她经过预处理她时间序列数据，输出她未来时间点她预测结果。因此，在不同她应用场景中，如何调整模型她结构和优化算法参数，以达到最佳她预测效果，也她项目中需要克服她一个挑战。CPO算法她引入，显著提高了BiLTTM模型她优化能力，使其能够在处理复杂非线她时间序列数据时，避免了传统优化方法中她局部最优问题，从而提升了模型她预测精度。气象数据具有高度她时变她和非线她，传统她气象预测方法往往依赖她人工经验和规则，而CPO-BiLTTM模型通过深度学习能够自动学习数据中她规律，提高气象预测她准确她。
【风电功率预测】基于matlab豪猪算法优化最小二乘支持向量机CPO-LSSVM风电功率预测【含Matla源码 4034期】.zip
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在风电功率预测中，将豪猪算法与最小二乘支持向量机相结合（CPO-LSSVM），可以显著提升模型的预测精度和泛化能力。CPO-LSSVM算法通过豪猪算法优化LSSVM的参数，如惩罚系数和核函数参数，从而使模型更好地适应风电...
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豪猪算法优化最小二乘支持向量机CPO-LSSVM故障诊断分类（多输入单输出）【含Matlab源码 4746期】.zip
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智能优化算法优化最小二乘法支持向量机LSSVM分类预测系列程序定制或科研合作方向： 4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化LSSVM 4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化LSSVM 4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化LSSVM ...
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基于CPO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测（MATLAB完整源码和数据）
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基于CPO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测（MATLAB完整源码和数据） 冠豪猪算法优化Transformer结合BiLSTM双向长短期记忆神经网络多变量回归预测 1.MATLAB完整源码和数据，保证原始程序运行， 纯手工制作，代码质量极高，注释清晰，excel数据，方便替换 2.优化参数为:学习率，BiLSTM隐含层节点，正则化参数 3.运行环境为Matlab2023b及以上; 4.data为数据集，输入多个特征，输出单个变量， 5.所有文件放在一个文件夹，main.m为主程序，运行即可; 6.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE、MBE等多指标评价:
24新算法CPO-LSSVM冠豪猪算法CPO优化最小支持向量机LSSVM分类预测，CPO-LSSVM分类预测，多特征输入模型
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【24新算法】CPO-LSSVM冠豪猪算法CPO优化最小支持向量机LSSVM分类预测，CPO-LSSVM分类预测，多特征输入模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。
CPO-BP冠豪猪优化算法优化BP神经网络分类预测（Matlab完整源码和数据）
08-01
1.Matlab实现CPO-BP冠豪猪优化算法优化BP神经网络分类预测（Matlab完整源码和数据）。 2.输出对比图、混淆矩阵图、预测准确率，运行环境Matlab2023及以上。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 5.作者介绍：优快云搜索博主名称机器学习之心，优快云博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析，文章底部有博主联系方式。从事Matlab、Python算法仿真工作8年，更多仿真源码、数据集定制私信。
【智能算法】冠豪猪优化算法（CPO）原理及实现
Logic_9527的博客
05-02 4868
以保持种群的多样性，同时加快收敛速度。根据CP的防御行为，当捕食者靠近时，CP有两种防御策略，即气味攻击策略和物理攻击策略。这些策略是指对有潜力的区域进行开发，致力于(局部)开发搜索。根据CP的防御行为，当捕食者距离较远时，CP有两种防御策略，即视觉策略和声音策略。第一和第二防御策略(视觉和声音)反映了CPO的探索行为，而第三和第四防御策略(气味和物理攻击)反映了CPO的开发行为。其中，T为决定循环次数的变量，t为当前函数求值，Tmax为函数求值的最大次数，Nmin是新生成种群中最小的个体数。
群体智能优化算法- 豪猪优化算法 (Crested Porcupine Optimization, CPO，含Matlab源代码）
qq_53665413的博客
03-15 755
豪猪优化算法（Crested Porcupine Optimization, CPO）是一种基于豪猪防御与行为模式的新颖群体智能算法。通过模拟豪猪在遇到威胁时的多重防御机制和群体协同搜索策略，CPO 能在复杂搜索空间中平衡全局探索与局部开发。该算法通过多阶段防御算子与最优解交互，实现较强的跳出局部最优的能力与后期收敛速度。本文提供了 CPO 的核心原理以及完整的 MATLAB 代码和中文详细注释，以帮助读者快速上手并深入理解。
2024最新算法：冠豪猪优化算法（CPO）求解23个基准函数
03-03 2048
冠豪猪优化算法(Crested Porcupine Optimizer，CPO)由Mohamed Abdel-Basset等人于2024年提出，该算法模拟冠豪猪的四种不同保护机制：视觉、听觉、气味和物理攻击。第一和第二防御技术（视觉和听觉）反映了CPO的探索行为，而第三和第四防御策略（气味和物理攻击）反映了CPO的剥削行为。该算法提出了一种称为循环种群减少技术的新策略，以模拟并非所有CP激活其防御机制，而只激活那些受到威胁的CP的介词。这种策略促进了趋同率和种群多样性。[1]Abdel-Basset M,
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今天为大家带来一期冠豪猪优化算法(CPO)-公式原理详解与性能测评，冠豪猪优化器(Crested Porcupine Optimizer)于2024年1月发表在中科院1区SCI期刊Knowledge-Based Systems上！独家原创！
【2024首发原创】豪猪优化算法CPO-TCN-LSTM-Multihead-Attention负荷预测Matlab实现
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摘要随着全球能源需求的不断增长和电力系统复杂性的提高，准确预测电力负荷变得越来越重要。本文提出了一种基于豪猪优化算法 (CPO) 的新型负荷预测模型，该模型结合了时间卷积网络 (TCN)、长短期记忆网络 (LSTM) 和多头注意力机制 (Multihead-Attention)，旨在提高负荷预测的准确性和鲁棒性。本文首先介绍了豪猪优化算法，然后阐述了模型的结构和工作原理，最后通过Matlab仿真验证了模型的有效性。1. 概述。
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一阶惯性+滞后系统建模(Easy系列PLC)基恩士PLC增量式PID。
豪猪算法优化最小二乘支持向量机COA-LSSVM用电需求预测原理
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豪猪算法优化最小二乘支持向量机COA-LSSVM是一种用于电需求预测的算法。它结合了最小二乘支持向量机（LSSVM）和豪猪算法进行模型的优化。 最小二乘支持向量机（LSSVM）是一种机器学习算法，用于回归和分类问题。它通过构建一个非线性映射函数将输入数据映射到高维空间，然后在高维空间中找到一个最优超平面，使得样本点到该超平面的距离最小化。 豪猪算法是一种基于自然界中豪猪觅食行为的优化算法。它模拟了豪猪在觅食过程中的个体行为和群体协作，通过迭代搜索来寻找最优解。 COA-LSSVM算法将豪猪算法应用于LSSVM模型的优化过程中。它通过豪猪算法来调整LSSVM模型中的参数，以提高电需求预测的准确性和泛化能力。 具体而言，COA-LSSVM算法的原理如下： 1. 初始化豪猪种群，并计算每个豪猪的适应度值。 2. 根据适应度值选择豪猪个体，进行觅食行为模拟。觅食行为包括搜索和追踪两个阶段。 3. 在搜索阶段，豪猪个体通过随机选择搜索方向和距离来寻找新的解。 4. 在追踪阶段，豪猪个体通过观察周围豪猪的位置和适应度值来调整自己的位置。 5. 更新豪猪种群，并计算每个豪猪的适应度值。 6. 重复步骤2-5，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或适应度值收敛）。 7. 根据最优解得到的参数，构建LSSVM模型，并用于电需求预测。 通过COA-LSSVM算法的优化，可以提高电需求预测模型的准确性和泛化能力，从而更好地满足实际需求。
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