基于秃鹰搜索算法优化最小二乘支持向量机BES-LSSVM实现光伏数据回归预测附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-07-07 13:59:32 发布

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分类专栏：神经网络预测文章标签：支持向量机回归 matlab

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本文提出了一种结合秃鹰搜索算法（VSA）优化的最小二乘支持向量机（LSSVM）回归模型（BES-LSSVM），用于提升光伏发电预测的精度。通过VSA优化LSSVM的超参数，模型在实际光伏数据上表现出更好的预测性能，优于传统方法。

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🔥 内容介绍

光伏发电预测是可再生能源利用的关键技术之一。本文提出了一种基于秃鹰搜索算法（Vulture Search Algorithm, VSA）优化最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）的回归预测模型（BES-LSSVM），用于光伏数据回归预测。该模型通过VSA优化LSSVM的超参数，提高了模型的预测精度。

引言

随着可再生能源的快速发展，光伏发电已成为重要的能源来源。准确预测光伏发电量对于电网调度和能源管理至关重要。传统的光伏发电预测方法存在精度低、鲁棒性差等问题。

基于VSA优化的LSSVM回归模型

1. 秃鹰搜索算法（VSA）

VSA是一种基于秃鹰觅食行为的元启发式算法。秃鹰以其敏锐的视力和高效的觅食策略而闻名。VSA算法模拟秃鹰的觅食过程，通过群体搜索和局部搜索相结合的方式，寻找最优解。

2. 最小二乘支持向量机（LSSVM）

LSSVM是支持向量机（SVM）的一种变体，用于解决回归问题。LSSVM通过引入核函数将非线性问题转化为线性问题，并通过最小化平方误差函数来求解模型参数。

3. BES-LSSVM模型

BES-LSSVM模型将VSA算法与LSSVM相结合，通过VSA优化LSSVM的超参数，包括核函数类型、核函数参数和正则化参数。优化过程如下：

初始化秃鹰种群，并计算每个秃鹰的适应度（预测精度）。
根据适应度值，更新秃鹰的位置，并探索新的搜索空间。
利用局部搜索机制，对秃鹰的位置进行微调，提高搜索精度。
重复上述步骤，直到达到终止条件（最大迭代次数或精度要求）。
输出优化后的LSSVM超参数，并构建BES-LSSVM回归模型。

实验与结果

1. 数据集

本文使用真实的光伏发电数据，包括光照强度、温度和光伏发电量。数据分为训练集和测试集。

2. 实验设置

将BES-LSSVM模型与其他回归模型（LSSVM、BP神经网络、随机森林）进行比较。实验采用均方根误差（RMSE）和决定系数（R2）作为评价指标。

3. 实验结果

实验结果表明，BES-LSSVM模型在光伏数据回归预测中具有较高的精度。与其他模型相比，BES-LSSVM模型的RMSE更低，R2更高。

结论

本文提出的BES-LSSVM回归预测模型将VSA算法与LSSVM相结合，通过优化LSSVM的超参数，提高了光伏数据回归预测的精度。该模型具有鲁棒性强、预测精度高、易于实现等优点，为光伏发电预测提供了新的思路。

📣 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);