基于多元宇宙算法优化核极限学习MVO-KELM实现风电回归预测附matlab代码

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🔥 内容介绍

随着全球对可再生能源的需求不断增长，风能作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了广泛关注。风能的可预测性对于电力系统的稳定运行至关重要。因此，准确预测风电发电量对于电力行业的规划和运营至关重要。

在过去的几十年中，许多传统的预测方法已经被提出和应用于风电预测中，如回归分析、时间序列分析和人工神经网络等。然而，这些方法往往受到数据特性和模型复杂性的限制，导致预测精度不高。

近年来，基于多元宇宙算法的优化方法在解决复杂问题和优化模型方面取得了显著的成果。多元宇宙算法是一种模拟自然界中多元宇宙的进化过程的优化算法。它通过模拟宇宙的演化过程，不断更新和优化解空间中的解，并最终找到最优解。这种算法具有全局搜索能力和高效性，能够有效地应用于风电预测中。

核极限学习机（KELM）是一种基于核函数的机器学习算法，它在处理非线性问题上具有很好的性能。KELM通过随机生成隐藏层神经元的权重和阈值，将输入数据映射到高维特征空间，从而实现非线性映射。然后，通过线性回归来学习输出权重，从而得到最终的预测结果。然而，传统的KELM算法往往存在着参数选择困难和计算复杂度高的问题。

为了解决传统KELM算法的问题，我们将多元宇宙算法与KELM相结合，提出了MVO-KELM方法。MVO-KELM首先使用多元宇宙算法来优化KELM算法中的参数选择，包括隐藏层神经元的权重和阈值、核函数的参数等。然后，利用优化后的KELM模型对风电发电量进行回归预测。

通过实验验证，我们发现MVO-KELM在风电预测中具有较高的精度和稳定性。相比传统的预测方法，MVO-KELM能够更准确地预测风电发电量，提高电力系统的运行效率。此外，MVO-KELM还具有较低的计算复杂度，可以在实际应用中实现实时预测。

总之，基于多元宇宙算法优化核极限学习MVO-KELM实现风电回归预测是一种有效的方法。它能够提高风电预测的精度和稳定性，为电力行业的规划和运营提供有力支持。我们相信，随着技术的不断发展和研究的深入，MVO-KELM方法将在风电预测领域发挥越来越重要的作用。

📣 部分代码

%_______________________________________________________________________________________%%  Multi-Verse Optimizer (MVO) source codes demo version 1.0                            %%                                                                                       %%  Developed in MATLAB R2011b(7.13)                                                     %%                                                                                       %%  Author and programmer: Seyedali Mirjalili                                            %%                                                                                       %%         e-Mail: ali.mirjalili@gmail.com                                               %%                 seyedali.mirjalili@griffithuni.edu.au                                 %%                                                                                       %%       Homepage: http://www.alimirjalili.com                                           %%                                                                                       %%   Main paper:                                                                         %%                                                                                       %%   S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, A. Hatamlou                                          %%   Multi-Verse Optimizer: a nature-inspired algorithm for global optimization          %%   Neural Computing and Applications, in press,2015,                                   %%   DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s00521-015-1870-7                                    %%                                                                                       %%_______________________________________________________________________________________%​% You can simply define your cost in a seperate file and load its handle to fobj% The initial parameters that you need are:%__________________________________________% fobj = @YourCostFunction% dim = number of your variables% Max_iteration = maximum number of generations% SearchAgents_no = number of search agents% lb=[lb1,lb2,...,lbn] where lbn is the lower bound of variable n% ub=[ub1,ub2,...,ubn] where ubn is the upper bound of variable n% If all the variables have equal lower bound you can just% define lb and ub as two single number numbers​% To run MVO: [Best_score,Best_pos,cg_curve]=MVO(Universes_no,Max_iteration,lb,ub,dim,fobj)%__________________________________________​function [Best_universe_Inflation_rate,Best_universe,Convergence_curve]=MVO(N,Max_time,lb,ub,dim,fobj)​%Two variables for saving the position and inflation rate (fitness) of the best universeBest_universe=zeros(1,dim);Best_universe_Inflation_rate=inf;​%Initialize the positions of universesUniverses=initialization(N,dim,ub,lb);​%Minimum and maximum of Wormhole Existence Probability (min and max in% Eq.(3.3) in the paperWEP_Max=1;WEP_Min=0.2;​Convergence_curve=zeros(1,Max_time);​%Iteration(time) counterTime=1;​%Main loopwhile Time<Max_time+1        %Eq. (3.3) in the paper    WEP=WEP_Min+Time*((WEP_Max-WEP_Min)/Max_time);        %Travelling Distance Rate (Formula): Eq. (3.4) in the paper    TDR=1-((Time)^(1/6)/(Max_time)^(1/6));        %Inflation rates (I) (fitness values)    Inflation_rates=zeros(1,size(Universes,1));        for i=1:size(Universes,1)                %Boundary checking (to bring back the universes inside search        % space if they go beyoud the boundaries        Flag4ub=Universes(i,:)>ub;        Flag4lb=Universes(i,:)<lb;        Universes(i,:)=(Universes(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;                %Calculate the inflation rate (fitness) of universes        Inflation_rates(1,i)=fobj(Universes(i,:));                %Elitism        if Inflation_rates(1,i)<Best_universe_Inflation_rate            Best_universe_Inflation_rate=Inflation_rates(1,i);            Best_universe=Universes(i,:);        end            end        [sorted_Inflation_rates,sorted_indexes]=sort(Inflation_rates);        for newindex=1:N        Sorted_universes(newindex,:)=Universes(sorted_indexes(newindex),:);    end        %Normaized inflation rates (NI in Eq. (3.1) in the paper)    normalized_sorted_Inflation_rates=normr(sorted_Inflation_rates);        Universes(1,:)= Sorted_universes(1,:);        %Update the Position of universes    for i=2:size(Universes,1)%Starting from 2 since the firt one is the elite        Back_hole_index=i;        for j=1:size(Universes,2)            r1=rand();            if r1<normalized_sorted_Inflation_rates(i)                White_hole_index=RouletteWheelSelection(-sorted_Inflation_rates);% for maximization problem -sorted_Inflation_rates should be written as sorted_Inflation_rates                if White_hole_index==-1                    White_hole_index=1;                end                %Eq. (3.1) in the paper                Universes(Back_hole_index,j)=Sorted_universes(White_hole_index,j);            end                        if (size(lb,2)==1)                %Eq. (3.2) in the paper if the boundaries are all the same                r2=rand();                if r2<WEP                    r3=rand();                    if r3<0.5                        Universes(i,j)=Best_universe(1,j)+TDR*((ub-lb)*rand+lb);                    end                    if r3>0.5                        Universes(i,j)=Best_universe(1,j)-TDR*((ub-lb)*rand+lb);                    end                end            end                        if (size(lb,2)~=1)                %Eq. (3.2) in the paper if the upper and lower bounds are                %different for each variables                r2=rand();                if r2<WEP                    r3=rand();                    if r3<0.5                        Universes(i,j)=Best_universe(1,j)+TDR*((ub(j)-lb(j))*rand+lb(j));                    end                    if r3>0.5                        Universes(i,j)=Best_universe(1,j)-TDR*((ub(j)-lb(j))*rand+lb(j));                    end                end            end                    end    end        %Update the convergence curve    Convergence_curve(Time)=Best_universe_Inflation_rate;        %Print the best universe details after every 50 iterations    if mod(Time,50)==0        display(['At iteration ', num2str(Time), ' the best universes fitness is ', num2str(Best_universe_Inflation_rate)]);    end    Time=Time+1;end​​​​

⛳️ 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

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合