8、基于生物地理学优化（BBO）训练的神经网络用于风速预测

基于生物地理学优化（BBO）训练的神经网络用于风速预测

1. 引言

人工神经网络（ANN）具有能学习和泛化、可处理非线性关系、能区分实际与噪声数据等优点，可用于解决各种预测问题。然而，神经网络训练是一项复杂的任务，需要大量的计算时间。最常用的 ANN 训练算法是反向传播训练算法，但它存在收敛速度慢和动态变化少的问题，目前也没有算法能确保在规定时间内为各种应用找到全局最优解。

风力发电是增长最快的可再生能源，风速预测至关重要，因为风力发电具有可变性、随机性和运营挑战。风速预测的准确性提高具有显著的经济和技术优势。风速预测方法主要分为物理方法和统计方法，包括数值天气预报（NWP）模型、自回归（AR）、自回归积分滑动平均（ARIMA）、参考模型（NRM）等传统统计方法，以及神经网络（NNs）、模糊逻辑、神经模糊（NF）、进化算法等软计算方法。

近年来，许多研究人员将软计算技术应用于 ANN 训练和结构优化，如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）等。本文提出了基于生物地理学优化（BBO）算法的前馈神经网络训练方法，并将其应用于风速预测问题，与现有方法进行比较。

2. 神经网络

人工神经网络基于人类大脑的生物系统概念构建，由输入层、隐藏层和输出层组成，各层节点通过权重相互连接。输入信号通过权重传递到隐藏层，再到输出层，每个节点使用激活函数处理输入信号。训练过程中，调整连接权重以减少期望输出与实际输出之间的误差。

多层前馈神经网络常用于时间序列预测。网络结构需根据具体问题通过模拟多种组合并应用输入 - 输出数据集来确定，没有标准规则，通常采用试错法并结合以往经验。训练数据集的选择要考虑所有可能的数据集，其质量直接影响训练效果和