多元回归预测|秃鹰算法优化卷积神经网络结合支持向量机BES-CNN-SVM实现多输入单输出风速预测附Matlab代码

原创已于 2024-12-23 21:45:38 修改 · 1.2k 阅读

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#算法 #cnn #支持向量机

于 2024-02-24 07:53:17 首次发布

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本文提出了一种结合卷积神经网络和支持向量机的风速预测方法，利用秃鹰算法优化模型参数，有效提高预测精度，为风能利用和电网管理提供有力支持。

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🔥 内容介绍

风速预测在可再生能源利用和电网稳定性方面至关重要。本文提出了一种基于秃鹰算法优化卷积神经网络结合支持向量机（BES-CNN-SVM）的多输入单输出风速预测方法。该方法充分利用了卷积神经网络的特征提取能力和支持向量机的回归能力，并通过秃鹰算法优化了模型超参数，提高了预测精度。

引言

风速预测是风能利用和电网稳定运行的关键技术。传统的风速预测方法通常基于统计模型或物理模型，但这些方法往往存在预测精度低、鲁棒性差等问题。近年来，机器学习技术在风速预测领域得到了广泛应用，表现出良好的预测效果。

方法

本文提出的BES-CNN-SVM方法包括以下步骤：

**数据预处理：**对原始风速数据进行归一化处理，消除数据尺度差异。
**卷积神经网络（CNN）特征提取：**使用CNN提取风速数据的时序特征。CNN具有强大的特征提取能力，可以自动学习风速数据中具有预测性的特征。
**秃鹰算法超参数优化：**采用秃鹰算法优化CNN和SVM的超参数，包括卷积核大小、池化大小、SVM核函数和惩罚参数等。秃鹰算法是一种高效的优化算法，可以快速找到最优超参数组合。
**支持向量机（SVM）回归：**使用优化后的SVM模型对CNN提取的特征进行回归，得到最终的风速预测结果。SVM是一种强大的回归算法，具有良好的泛化能力和鲁棒性。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  数据分析num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例outdim = 1;                                  % 最后一列为输出num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度%%  划分训练集和测试集P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';N = size(P_test, 2);