人工兔算法改进深度学习极限学习机ARO-DELM实现风速多输入单输出预测附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-02 15:32:05 发布

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本文介绍了一种基于人工兔算法改进的深度学习极限学习机(ARO-DELM)，通过优化DELM的隐藏层节点数和正则化参数，有效提高风速预测的泛化能力，实验结果显示在风速预测任务中ARO-DELM优于传统方法。

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🔥 内容介绍

摘要

风速预测在风能发电、风灾预警等领域具有重要意义。深度学习极限学习机（DELM）是一种快速高效的学习算法，但其泛化性能往往受到参数敏感性的影响。人工兔算法（ARO）是一种新型的优化算法，具有较强的全局搜索能力和局部开发能力。本文提出了一种基于人工兔算法改进的深度学习极限学习机（ARO-DELM）模型，并将其应用于风速多输入单输出预测。ARO-DELM模型通过ARO算法优化DELM模型的隐藏层节点数和正则化参数，提高了模型的泛化性能。实验结果表明，ARO-DELM模型在风速预测任务上取得了较好的性能，优于传统的DELM模型和BP神经网络模型。

关键词：风速预测；深度学习极限学习机；人工兔算法；多输入单输出预测

1. 引言

风速预测在风能发电、风灾预警等领域具有重要意义。近年来，随着风电产业的快速发展，风速预测技术的研究也越来越受到重视。目前，风速预测方法主要有统计方法、物理方法和机器学习方法。

统计方法是基于历史风速数据建立统计模型，然后利用该模型预测未来风速。统计方法简单易行，但其预测精度往往较低。物理方法是基于风力学原理建立风速预测模型，然后利用该模型预测未来风速。物理方法的预测精度较高，但其模型复杂度较高，计算量较大。

机器学习方法是利用机器学习算法从历史风速数据中学习出风速变化规律，然后利用该规律预测未来风速。机器学习方法的预测精度较高，且模型复杂度和计算量较低。

2. 深度学习极限学习机（DELM）

深度学习极限学习机（DELM）是一种快速高效的学习算法，它将单隐层前馈神经网络（SLFN）与极限学习机（ELM）相结合，具有较强的学习能力和泛化能力。DELM算法的具体步骤如下：

初始化输入层和输出层节点数。
随机生成隐藏层节点数和正则化参数。
计算隐藏层节点的输出值。
计算输出层节点的输出值。
计算模型的误差。
如果误差满足要求，则停止训练，否则重复步骤2-5。

3. 人工兔算法（ARO）

人工兔算法（ARO）是一种新型的优化算法，它模拟了兔子在自然界中的觅食行为，具有较强的全局搜索能力和局部开发能力。ARO算法的具体步骤如下：

初始化兔子种群。
计算每个兔子的适应度值。
选择适应度值较高的兔子作为父代。
对父代进行交叉和变异操作，生成子代。
计算每个子代的适应度值。
选择适应度值较高的子代作为新的种群。
重复步骤2-6，直到达到终止条件。

4. 基于人工兔算法改进的深度学习极限学习机（ARO-DELM）

为了提高DELM模型的泛化性能，本文提出了一种基于人工兔算法改进的深度学习极限学习机（ARO-DELM）模型。ARO-DELM模型通过ARO算法优化DELM模型的隐藏层节点数和正则化参数，提高了模型的泛化性能。ARO-DELM模型的具体步骤如下：

初始化ARO算法的参数。
初始化DELM模型的参数。
计算DELM模型的误差。
如果误差满足要求，则停止训练，否则将DELM模型的误差作为ARO算法的适应度值。
根据ARO算法选择父代和子代。
对父代和子代进行交叉和变异操作，生成新的种群。
计算新的种群的适应度值。
选择适应度值较高的个体作为新的DELM模型的参数。
重复步骤3-8，直到达到终止条件。

📣 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 );

⛳️ 运行结果

5. 结论

本文提出了一种基于人工兔算法改进的深度学习极限学习机（ARO-DELM）模型，并将其应用于风速多输入单输出预测。ARO-DELM模型通过ARO算法优化DELM模型的隐藏层节点数和正则化参数，提高了模型的泛化性能。实验结果表明，ARO-DELM模型在风速预测任务上取得了较好的性能，优于传统的DELM模型和BP神经网络模型。