【ELM回归预测】基于matlab粒子群算法优化核极限学习PSO-KELM风电回归预测【含Matlab源码 3051期】

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⛄一、粒子群算法优化核极限学习PSO-KELM简介

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种进化计算算法，用于解决优化问题。而核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine，KELM）是一种机器学习算法，用于回归和分类任务。PSO-KELM是将粒子群算法与核极限学习机相结合的方法，常用于风电回归预测问题。

在PSO-KELM中，粒子群算法用于搜索最佳的KELM模型参数。粒子代表了候选的参数解，并根据适应度函数（即误差函数）的评价来更新自身位置和速度。通过迭代更新，粒子群逐渐向全局最优解靠拢。

在每次迭代中，每个粒子的位置表示了KELM模型的参数值，包括隐藏层神经元个数、核函数类型和参数等。根据适应度函数（如均方根误差）的评价结果，更新粒子的速度和位置。最终，PSO-KELM找到的最佳参数对应的KELM模型可以用于风电回归预测任务。

PSO-KELM方法的优势在于能够充分利用粒子群算法的全局搜索能力和KELM模型的高效性能。这种组合可以在保证模型精度的同时，减少参数调优的时间和计算成本。

需要注意的是，PSO-KELM方法在应用时需要合适地选择适应度函数、参数范围等参数，以及对KELM模型进行合理的设置。同时，对于不同的问题，可能需要针对性地调整PSO-KELM的参数设置和适应度函数的选择，以取得更好的性能和预测效果。

⛄二、部分源代码

%% 初始化
clear
close all
clc
format shortg
warning off
addpath(‘func_defined’)

%% 读取读取
data=xlsread(‘数据.xlsx’,‘Sheet1’,‘A1:N252’); %%使用xlsread函数读取EXCEL中对应范围的数据即可

%输入输出数据
input=data(:,1:end-1); %data的第一列-倒数第二列为特征指标
output=data(:,end); %data的最后面一列为输出的指标值

N=length(output); %全部样本数目
testNum=15; %设定测试样本数目
trainNum=N-testNum; %计算训练样本数目

%% 划分训练集、测试集
input_train = input(1:trainNum,:)‘;
output_train =output(1:trainNum)’;
input_test =input(trainNum+1:trainNum+testNum,:)‘;
output_test =output(trainNum+1:trainNum+testNum)’;

%% 数据归一化
[inputn,inputps]=mapminmax(input_train,-1,1);
[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
inputn_test=mapminmax(‘apply’,input_test,inputps);

%% 获取输入层节点、输出层节点个数
inputnum=size(input,2);
outputnum=size(output,2);
disp(‘/////////////////////////////////’)
disp(‘极限学习机ELM结构…’)
disp([‘输入层的节点数为：’,num2str(inputnum)])
disp([‘输出层的节点数为：’,num2str(outputnum)])
disp(’ ')
disp(‘隐含层节点的确定过程…’)

%确定隐含层节点个数
%注意：BP神经网络确定隐含层节点的方法是：采用经验公式hiddennum=sqrt(m+n)+a，m为输入层节点个数，n为输出层节点个数，a一般取为1-10之间的整数
%在极限学习机中，该经验公式往往会失效，设置较大的范围进行隐含层节点数目的确定即可。

MSE=1e+5; %初始化最小误差
for hiddennum=10:20

%用训练数据训练极限学习机模型

[IW0,B0,LW0,TF,TYPE] = elmtrain(inputn,outputn,hiddennum);

%对训练集仿真
an0=elmpredict(inputn,IW0,B0,LW0,TF,TYPE);  %仿真结果
mse0=mse(outputn,an0);  %仿真的均方误差
disp(['隐含层节点数为',num2str(hiddennum),'时，训练集的均方误差为：',num2str(mse0)])

%更新最佳的隐含层节点
if mse0<MSE
    MSE=mse0;
    hiddennum_best=hiddennum;
end

end
disp([‘最佳的隐含层节点数为：’,num2str(hiddennum_best),‘，相应的均方误差为：’,num2str(MSE)])

%% 训练最佳隐含层节点的极限学习机模型
disp(’ ')
disp(‘ELM极限学习机：’)
[IW0,B0,LW0,TF,TYPE] = elmtrain(inputn,outputn,hiddennum_best);

%% 模型测试
an0=elmpredict(inputn_test,IW0,B0,LW0,TF,TYPE); %用训练好的模型进行仿真
test_simu0=mapminmax(‘reverse’,an0,outputps); % 预测结果反归一化
%误差指标
[mae0,mse0,rmse0,mape0,error0,errorPercent0]=calc_error(output_test,test_simu0); ape1,error1,errorPercent1]=calc_error(output_test,test_simu1);

%% 作图
figure
plot(output_test,‘b-.o’,‘linewidth’,2)
hold on
plot(test_simu0,‘g-s’,‘linewidth’,2)
hold on
plot(test_simu1,‘r-p’,‘linewidth’,2)
legend(‘真实值’,‘ELM预测值’,‘PSO-ELM预测值’)
xlabel(‘测试样本编号’)
ylabel(‘指标值’)
title(‘优化前后的ELM模型预测值和真实值对比图’)

figure
plot(error0,‘b-s’,‘markerfacecolor’,‘g’)
hold on
plot(error1,‘r-p’,‘markerfacecolor’,‘g’)
legend(‘ELM预测误差’,‘PSO-ELM预测误差’)
xlabel(‘测试样本编号’)
ylabel(‘预测偏差’)
title(‘优化前后的ELM模型预测值和真实值误差对比图’)

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]张翔, 高佳, 马磊, 等. 基于改进的粒子群算法的风电功率曲线预测方法[J]. 中国电机工程学报, 2014, 34(14): 2326-2333.

[2]王云鹏, 袁梅, 张波, 等. 基于改进粒子群算法的风电功率曲线预测方法[J]. 电力自动化设备, 2020, 40(01): 20-26.

[3]王欣, 张红梅. 基于粒子群算法优化的核极限学习机在风电功率预测中的应用[J]. 农业机械学报, 2017, 48(04): 361-369.

[4]骆敬国, 吴泉源. 基于粒子群算法优化的核极限学习机在风电功率预测中的应用[J]. 电力系统及其自动化学报, 2018, 30(02): 70-76

3 备注
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