基于鲸鱼优化算法优化正则化极限学习机(WOA-RELM)回归预测附matlab代码-优快云博客

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本文介绍了如何利用鲸鱼雀优化算法（WOA）改进极限学习机（ELM），以实现更精确的数据负荷预测。WOA通过优化ELM的初始权重和偏置，提升了预测的稳定性和准确性，对电力系统等领域有重要应用价值。

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🔥 内容介绍

在当今信息时代，数据负荷预测对于各行各业的决策制定和资源规划至关重要。准确地预测数据负荷可以帮助企业优化资源分配、提高效率，并确保系统的可靠性和稳定性。为了实现准确的数据负荷预测，研究者们一直在探索各种算法和方法。本文将介绍一种基于鲸鱼雀算法优化极限学习机（WOA-ELM）的数据负荷预测算法流程。

首先，让我们来了解一下极限学习机（ELM）算法。ELM是一种单隐层前馈神经网络，其隐层神经元的权重和偏置是随机初始化的。ELM的主要思想是通过随机初始化的隐层神经元权重和偏置，将训练数据快速映射到输出空间。然后，通过最小二乘法求解输出权重，从而得到最终的预测结果。ELM算法具有快速训练速度和良好的泛化能力，因此在数据负荷预测领域得到了广泛应用。

然而，传统的ELM算法在权重和偏置的初始化过程中存在一定的随机性，这可能导致预测结果的不稳定性。为了解决这个问题，研究者们引入了鲸鱼雀算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）来优化ELM算法的初始权重和偏置。WOA是一种基于仿生学的优化算法，模拟了鲸鱼雀群体的觅食行为。通过模拟鲸鱼雀的搜索策略，WOA可以在搜索空间中寻找到更优的初始权重和偏置，从而提高ELM算法的预测性能。

下面是基于WOA-ELM的数据负荷预测算法流程：

收集历史数据负荷信息：首先，收集并整理历史数据负荷信息，包括时间戳和负荷值。这些数据将作为训练集用于构建预测模型。
数据预处理：对收集到的历史数据进行预处理，包括去除异常值、归一化等操作。预处理可以提高数据的准确性和可靠性，从而提高预测模型的性能。
WOA算法初始化：使用WOA算法初始化ELM的隐层神经元权重和偏置。WOA算法通过模拟鲸鱼雀的搜索行为，寻找到较优的初始化参数。
构建ELM模型：使用初始化的权重和偏置构建ELM模型。ELM模型的输入层神经元与历史负荷数据对应，输出层神经元与负荷预测结果对应。
训练ELM模型：使用训练集对ELM模型进行训练。训练过程中，ELM模型通过最小二乘法求解输出权重，从而得到最终的预测结果。
数据负荷预测：使用训练好的ELM模型对未来的数据负荷进行预测。预测结果可以帮助企业进行资源规划和决策制定。
模型评估与优化：对预测结果进行评估，并根据评估结果对模型进行优化。评估指标可以包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。

通过以上流程，基于鲸鱼雀算法优化的极限学习机（WOA-ELM）可以实现准确的数据负荷预测。WOA算法的引入提高了ELM算法的稳定性和预测性能，使得预测结果更加可靠和准确。数据负荷预测在各行各业都具有重要的应用价值，因此WOA-ELM算法具有广阔的应用前景。

总结起来，本文介绍了基于鲸鱼雀算法优化极限学习机WOA-ELM的数据负荷预测算法流程。通过WOA算法的优化，ELM算法在数据负荷预测领域的性能得到了提升。随着信息技术的不断发展，我们相信WOA-ELM算法将在数据负荷预测领域发挥越来越重要的作用。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );