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🔥 内容介绍
一、背景介绍
光伏产业作为新能源的重要组成部分,其发展速度迅猛。然而,光伏数据的预测仍然是一个具有挑战性的问题。传统的预测方法往往存在预测精度不高、计算复杂度大等问题。为了解决这些问题,本文提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)的BP回归预测方法,实现多输入单输出的光伏数据预测。
二、鲸鱼优化算法(WOA)简介
鲸鱼优化算法(WOA)是一种模拟鲸鱼捕食行为的优化算法,具有搜索能力强、收敛速度快等优点。WOA通过引入鲸鱼的位置更新规则、加速系数和收缩因子等参数,实现了对搜索空间的有效探索和优化。
三、BP回归预测模型
BP(Back Propagation)神经网络是一种多层前馈神经网络,广泛应用于数据预测领域。BP神经网络通过反向传播算法不断调整网络权重,实现对输入数据的拟合和预测。
四、基于WOA的BP回归预测方法
本文提出的基于WOA的BP回归预测方法,首先利用WOA对BP神经网络的权重进行优化,然后利用优化后的神经网络进行光伏数据的预测。具体步骤如下:
1. 初始化WOA的相关参数,如鲸鱼的位置、加速系数和收缩因子等;
2. 利用WOA对BP神经网络的权重进行优化;
3. 利用优化后的神经网络对光伏数据进行预测;
4. 通过比较预测结果与实际值的差异,评估预测模型的性能。
五、结论
本文提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)的BP回归预测方法,实现多输入单输出的光伏数据预测。实验结果表明,该方法具有较高的预测精度和较低的计算复杂度,为光伏产业的发展提供了有力支持。未来,我们将进一步优化该方法,并将其应用于更多的光伏数据预测场景中。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度
2 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类