8、基于生物地理学优化（BBO）训练的神经网络用于风速预测

基于生物地理学优化（BBO）训练的神经网络用于风速预测

1. 引言

人工神经网络（ANN）具有学习和泛化能力，能够处理各种不同配置和训练任务。由于其非线性和自适应特性，即使输入输出变量之间的关系未知，ANN 也能进行非线性建模，还能有效区分实际数据和噪声数据，这对时间序列建模至关重要。然而，神经网络训练是一项复杂且耗时的任务，常用的反向传播训练算法存在收敛速度慢和动态变化少的问题，目前也没有算法能确保在规定时间内为各种应用找到全局最优解。因此，人工神经网络的设计和结构选择成为一个复杂的优化问题。

风力发电是增长最快的可再生能源，风速预测是重要的研究领域。因为风力发电具有随机性，会带来操作挑战，所以提高风速预测精度具有显著的经济和技术优势。现有的风速预测方法可分为物理方法和统计方法，包括数值天气预报（NWP）模型、自回归（AR）、自回归积分滑动平均（ARIMA）、参考模型（NRM）等传统统计方法，以及一些混合方法和软计算方法，如神经网络（NNs）、模糊逻辑、神经模糊（NF）、进化算法等。近年来，许多优化算法被应用于 ANN 训练和结构优化，如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）等。本文提出将基于生物地理学优化（BBO）算法应用于前馈神经网络训练，并与现有方法进行比较。

2. 神经网络

人工神经网络基于人类大脑的生物系统概念构建，由输入层、隐藏层和输出层组成。输入通过权重传递到隐藏层，再到输出层。在每个节点，输入信号通过激活函数处理产生输出。训练过程中，通过调整连接权重来减少期望输出和实际输出之间的误差。多层前馈神经网络常用于时间序列预测。

神经网络的结构需要通过模拟多种组合并应用输入输出数据集来确定，没有标准规则，通常采用试错法并结合以