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

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);

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 廖一鹏,王卫星.基于机器视觉及IHS-LSSVM的浮选回收率预测[J].有色金属:选矿部分, 2016, 000(005):79-84.DOI:10.3969/j.issn.1671-9492.2016.05.017.

[2] 廖一鹏,王卫星.基于机器视觉及IHS-LSSVM的浮选回收率预测[J].有色金属:选矿部分, 2016.DOI:10.3969/j.issn.1671-9492.2016.05.017.

[3] 王帝,李治,汪勇,et al.基于改进最小二乘支持向量机的一次风机状态预测方法研究[J].动力工程学报, 2023, 43(1):9.DOI:10.19805/j.cnki.jcspe.2023.01.010.

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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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化
2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
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、车辆协同无人机路径规划
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、有序充电
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

禁忌搜索算法在某些方面存在一些不足,需要进行改进。首先,禁忌搜索对初始解有较强的依赖性,较好的初始解可以帮助算法在解空间中搜索到好的解,而较差的初始解则会减慢算法的收敛速度。因此,可以将禁忌搜索算法与其他优化算法如遗传算法、模拟退火算法等结合,先产生较好的初始解,再使用禁忌搜索算法进行搜索优化。这样可以提高算法的性能和效果。 其次,禁忌搜索算法的迭代搜索过程是串行的,只是单一状态的移动,而非并行搜索。为了进一步改善禁忌搜索的性能,可以改进禁忌搜索算法本身的操作和参数选择,引入并行策略,实现并行禁忌搜索算法。另外,还可以与遗传算法、神经网络算法以及基于问题信息的局部搜索相结合,从而进一步提高算法的搜索效率和准确性。 此外,在集中性与多样性搜索并重的情况下,禁忌搜索算法可能存在多样性不足的问题。集中性搜索策略用于加强对当前搜索优良解的邻域进行更充分的搜索,以找到全局最优解。而多样性搜索策略则用于拓宽搜索区域,尤其是未知区域,当搜索陷入局部最优时,多样性搜索可以改变搜索方向,跳出局部最优,从而实现全局最优。增加多样性策略的一种简单处理方式是重新随机初始化算法,或者根据频率信息对一些已知对象进行惩罚。 综上所述,对禁忌搜索算法的改进可以从改进初始解的产生、引入并行策略、与其他优化算法结合以及增加多样性搜索等方面进行。这些改进措施可以提高禁忌搜索算法的性能和效果,使其在实际应用中更加有效地解决问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Bald eagle search Optimization algorithm秃鹰搜索优化算法 Matlab](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_39168167/88262751)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [【TS TSP】基于matlab改进的禁忌搜索算法求解旅行商问题【含Matlab源码 241期】](https://blog.youkuaiyun.com/TIQCmatlab/article/details/113732930)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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