【ELM回归预测】基于matlab麻雀算法优化核极限学习SSA-KELM风电回归预测【含Matlab源码 3052期】

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⛄一、粒子群算法优化核极限学习PSO-KELM简介

对于麻雀算法优化核极限学习SSA-KELM在风电回归预测中的应用，可以通过以下几点进行说明：

麻雀算法（Sparrow Search Algorithm，简称SSA）是一种基于仿生学的优化算法，灵感来源于麻雀的觅食行为。它通过模拟麻雀在搜索食物时的策略和行为，来实现寻优问题的求解。

核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine，简称KELM）是一种基于极限学习机（ELM）的改进算法。它利用核函数将输入数据映射到高维空间，以提高非线性模式的拟合能力，并采用随机权重和偏置的方式进行快速训练。

在风电回归预测中，利用SSA-KELM可以对影响风电发电量的因素进行建模和预测。首先，使用SSA算法对KELM模型的参数进行优化，以提高模型的泛化能力和预测准确性。

风电回归预测中的影响因素可以包括风速、风向、温度等气象数据，以及时间、季节、建筑结构等其他环境因素。通过收集和分析这些数据，可以建立一个回归模型，预测未来的风电发电量。

总结来说，麻雀算法优化核极限学习SSA-KELM在风电回归预测中的应用，通过对KELM模型参数的优化，能够提高模型的预测准确性，从而更好地预测风电发电量。

⛄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);

⛄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]张炜, 崔娟. 基于麻雀算法优化的核极限学习机在风电功率预测中的应用[J]. 电力科学与工程, 2018, 34(2): 1-7.

[2]师晓龙, 王楠, 李颖, 等. 基于改进的麻雀算法和核极限学习机的风电功率预测[J]. 电力系统保护与控制, 2016, 44(16): 39-45.

[3]殷定庆, 程晓杰, 程肖飞, 等. 基于麻雀算法优化的核极限学习机在风电功率预测中的应用[J]. 计算机与数字工程, 2014, 42(12): 2858-2863

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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