【BP时序预测】基于黑猩猩优化算法ChOA-V2实现负荷数据预测单输入单输出附matlab代码

  ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

🔥 内容介绍

1. 引言

随着社会经济的快速发展，电力需求不断增长，电力系统负荷预测成为电力系统安全稳定运行的重要环节。准确预测未来负荷变化趋势，可以帮助电力调度人员提前采取措施，例如调整发电出力、优化电力负荷分配等，从而保障电力系统安全可靠运行。

目前，负荷预测方法主要包括传统统计方法、机器学习方法和深度学习方法。传统统计方法主要基于历史数据分析，例如移动平均法、指数平滑法等，其预测精度有限，难以应对复杂负荷变化。机器学习方法，例如支持向量机、随机森林等，可以处理非线性数据，但其模型构建需要大量数据，且对数据质量要求较高。深度学习方法，例如循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等，能够从数据中提取更深层的特征，但其计算量较大，训练时间较长。

2. BP神经网络

BP神经网络是一种多层前馈神经网络，它采用误差反向传播算法进行训练，通过调整网络权值和阈值，使网络输出值与期望输出值之间的误差最小。BP神经网络具有强大的非线性映射能力，可以处理复杂的数据关系，在负荷预测领域得到了广泛应用。

3. 黑猩猩优化算法ChOA-V2

黑猩猩优化算法（ChOA）是一种模拟黑猩猩捕食行为的群智能优化算法。ChOA-V2算法是ChOA算法的改进版本，它引入了新的攻击策略和搜索策略，提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。

3.1 ChOA-V2算法的步骤

ChOA-V2算法的步骤如下：

1. 初始化种群：随机生成N个候选解，每个候选解代表一组BP神经网络的权值和阈值。
2. 攻击阶段：每个候选解根据攻击策略选择一个目标，并根据目标位置进行攻击，更新自己的位置。
3. 搜索阶段：每个候选解根据搜索策略探索周围区域，并根据探索结果更新自己的位置。
4. 更新最优解：比较当前最优解和每个候选解的适应度值，更新最优解。
5. 重复步骤2-4，直到满足停止条件。

3.2 ChOA-V2算法的改进

ChOA-V2算法对原始ChOA算法进行了以下改进：

• 引入了新的攻击策略：根据目标位置和自身位置的距离，调整攻击力度，避免陷入局部最优。
• 引入了新的搜索策略：根据搜索方向和探索深度，提高搜索效率，避免陷入局部最优。

4. 基于ChOA-V2的负荷预测模型

基于ChOA-V2的负荷预测模型，首先使用BP神经网络作为预测模型，然后使用ChOA-V2算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化，从而提高预测精度。模型结构如图1所示：

图1 基于ChOA-V2的负荷预测模型结构

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

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、 集装箱调度、 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、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度

2 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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 通信方面

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、水声通信

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、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

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、MPPT优化

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、SOC估计、阵列优化、NLOS识别