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BP(Back Propagation)神经网络模型是一种信息前向传播,误差反向传播的神经网络模型0,能够通过训练样本反向传播调节网络的阈值和权值,使误差平方最小。BP神经网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一。灰色人工神经网络模型建模过程:(1)利用GM(1,1)模型得到预测值。(2)利用误差平方和负梯度下降原理进行阈值和权值修正，使误差平方和小于目标值。(3)利用灰色神经网络模型计算得到预测值,并验证模型的外推性,利用预测模型预测原始数据最后K项数据,分析预测值与实际值的相对误差。

在线序贯学习（Online Sequential Learning）是一种用于训练机器学习模型的方法，可以在不断积累新数据的情况下动态地更新和改进模型。而在线序贯学习可以根据新数据的到达情况，逐步更新模型的参数，以适应变化的数据分布。元认知神经网络试图通过建立反映自我意识和意图的内部状态，增强对任务的监控和控制，提高神经网络的认知和决策能力。综上所述，元认知神经网络与在线序贯学习结合可以提高机器学习模型的灵活性和学习效率，使其能够适应不断变化的数据环境并实现持续学习。行百里者，半于九十。

【VMD-DBO-LSTM】变分模态分解-蜣螂优化算法-长短时记忆神经网络研究（Python代码实现）

【包括：粒子群、蝙蝠、正余旋、多元宇宙、正余弦、JAYA、哈里斯鹰、萤火虫、布谷鸟、非洲秃鹫、麻雀优化、灰狼优化、蜣螂优化】博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。多种优化算法优化LSTM（Python代码实现）部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

文献来源：摘要：对任意来流条件下的风电场发电功率进行准确预测,是提高电网对风电接纳能力的有效措施。针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基于高斯混合模型(GMM)聚类的风电场短期功率预测方法。方法结合数据分布特征,利用GMM聚类将大型风电场划分为若干机组群,借助贝叶斯信息准则指标评价,获得风电场内最优机组分组方案。实际算例验证表明,按照小时级、月度级、年度级等时间尺度进行统计,所建立的GMM聚类模型均极大地提高了未分组的风电功率预测模型的准确性。

【ARIMA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）

【CEEMDAN-CNN-LSTM】完备集合经验模态分解-卷积神经长短时记忆神经网络研究（Python代码实现）

【VMD-LSTM】变分模态分解-长短时记忆神经网络研究（Python代码实现）

因此科学合理进行碳排放预测，制定碳达峰的时间表、路线图迫在眉睫。混合预测模型即在一个模型中耦合自上而下宏观分析与自下而上的部门分析，其可以对整个能源系统（从能源开采到终端消费）进行模拟和预测，同时对经济系统的发展演化进行模拟分析，并实现能源系统与经济系统之间的反馈联系。[1]沙爱敏,陈婷,吕凡任,王晓东.基于组合预测模型的交通碳排放量预测研究[J].节能,2023,42(01):72-75.碳排放预测作为碳达峰碳中和工作的理论依据和研究基础，其预测准确度直接影响地区“双碳”目标与政策的制定。

1]岑威钧,王肖鑫,蒋明欢.基于EEMD-LSTM-ARIMA的土石坝渗压预测模型研究[J].水资源与水工程学报,2023,34(02):180-185.[2]沈露露,梁嘉乐,周雯.基于ARIMA-LSTM的能量预测算法[J].无线电通信技术,2023,49(01):150-156.(3)采用确定好阶数的ARIMA(p , d ,q)拟合时间序列,并根据预测后的数据和原时间序列进行结果统计和预测精度分析。# ===========主程序================dim = 5 # 鲸鱼的维度。

[1]沈露露,梁嘉乐,周雯.基于ARIMA-LSTM的能量预测算法[J].无线电通信技术,2023,49(01):150-156.[2]李孟特,于晟华,王森,曹戈,戴雨聪.一种基于ARIMA-LSTM组合模型的电压偏差预测方法[J].电力大数据,2022,25(05):28-35.DOI:10.19317/j.cnki.1008-083x.2022.05.009.

[1]陈帅宇,赵龑骧,蒋磊.基于ARIMA-CNN-LSTM模型的黄河开封段水位预测研究[J].水利水电快报,2023,44(01):15-22.DOI:10.15974/j.cnki.slsdkb.2023.01.002.

麻雀种群分发现者和加入者，负责搜索食物并为其他群体提供食物位置的为发现者，通过跟踪发现者来觅食的 为 加 入 者。在种群中选取一定比例的麻雀，令其具有感知危险的行为并记为警戒者，警 戒者发现危险则种群放弃食物。ＬＳＴＭ 是一 种 带 有 记 忆 与 遗 忘 模 式 的 特 殊 递归神经网络，解决了传统递归神经网络在反向误差传播算法训练中出现的梯度消失与爆炸问题［５］。[1]李森文,张伟,李纯宇,郝思鹏.基于SSA-LSTM的海上风电功率预测[J].机械与电子,2022,40(06):22-25+30.

极限学机(Extreme Learning Machine,ELM )神经网络模型与其他方法相比,极限学习机只需设置隐层神经元的数目,通过求解方程β得到唯一的最优解。[2]商立群,李洪波,侯亚东,黄辰浩,张建涛.基于特征选择和优化极限学习机的短期电力负荷预测[J].西安交通大学学报,2022,56(4):165-175。[1]田艳丰,王顺,王哲,刘洋,邢作霞.基于粒子群算法改进极限学习机的风电功率短期预测[J].电器与能效管理技术,2022(3):39-4476。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

随着社会的高速发展，精准的短期电力负荷预测越来越重要。短期电力负荷的准确预测不仅对电网规划和电力系统安全经济运行有不可替代的作用，而且对减少发电成本、提高用电质量和市场规划等方面也有重要作用。短期电力负荷预测是指对未来几小时或几天的负荷进行预测。电力负荷的变化规律因受到气象、节假日等多种因素的影响，导致负荷的随机性和波动性较大，并且需要输入的模型参数较多，使用传统的预测方法难以胜任。

RBF神经网络的作用原理，是将径向基函数(RBF)作为网络第二层隐含层的节点函数，以此构成隐含层空间。第三层输出层的节点函数通常是线性的，其作用通常是对隐含层函数计算所得结果进行加权处理，将数据处理成方便输出，容易读懂的形式。在 RBF神经网络中,设输入层节点个数为Ⅰ,隐含层节点数为M,输出层节点数为N,输入量为x.当x经输入到模型后,会经过Ⅰ次传递。其把N个对象划分)成k个簇，用簇中对象的均值表示每个簇的中心点(质心),利用合适的距离计算公式,计算出数据与聚类中心的距离,将其划分到合适的聚类中。

这个例子演示了用MATLAB建立一个短期电力负荷（或价格）预测系统。两个非线性回归模型（神经网络和袋式回归树）被校准，以预测给定温度预测、假日信息和历史负荷的每小时前日负荷。这些模型在数据上进行训练，并在2008年的样本外数据上进行测试。这些模型被证明能够产生高度准确的日前预测，平均误差在1-2%左右。能够通过MATLAB部署的DLL调用训练好的负荷预测模型。准确的负荷预测对于公用事业的短期运营和长期规划至关重要。负荷预测会影响许多决策，包括在给定时期内承诺哪些发电机，并广泛影响批发电力市场价格。

本研 究 利 用 麻 雀搜索算法 ( SSA) 以 提 高LSTM 模型准确度为优化目标，以 LSTM 模型中超参数为优化对象，对 LSTM 进行优化，搭建 SSA-LSTM 神经网络模型;将 SSA-LSTM 模型参数的预测。

脉冲神经网络简介：脉冲神经网络 (SNN) 属于第三代神经网络模型，实现了更高级的生物神经模拟水平。除了神经元和突触状态之外，SNN 还将时间概念纳入了其操作之中，是一种模拟大脑神经元动力学的一类很有前途的模型。那么什么是第一代和第二代神经网络模型呢？

然而，基于 BO 的超参数寻优的缺点可以归结为两类：训练时间和 BO 参数的调整。此外，BO 的核函数很难调整,最近的一项研究工作解决了这些问题，如标准化BO 参数。积核参数共享以及层间连接的稀疏性使得 CNN 能够以较小的计算量从高维数据中提取深层次局部特征，并通过卷积层和池化层获得有效的表示[34]。第2 次池化操作后，再利用全连接层将高维数据展平为 1 维数据，从而更加方便的对数据进行处理。而 GRU 则是在 LSTM 的基础上提出，其结 构更简单，参数更少，训练时间短，训练速度也比更快[37]。

当在研究识别随机过程中的结构变化时，会遇到两个挑战，一是以计算可处理的方式对具有依赖结构的时间序列进行分析。另一个挑战是，真实变化点的数量通常是未知的，需要合适的模型选择标准才能得出信息性的结论。我们提出了一种多窗口方法，该方法对于发现结构变化既有效又高效。具体来说，在温和的假设下，我们表明类似贝叶斯信息准则（BIC）的标准给出了最佳变化点数量的强一致性选择，而类似赤池信息准则（AIC）的标准则不能。本文章说明了关于美国东部夏季温度的时间变化，以及海洋对气候影响的最主要因素，这也是环境科学家发现的。

本文提出了一种基于字典的L1范数稀疏编码，用于时间序列预测，不需要训练阶段，参数调整最少，适用于非平稳和在线预测应用。尝试了约束稀疏编码公式，包括稀疏局部线性嵌入和稀疏最近邻嵌入。16个时间序列数据集用于测试离线时间序列预测方法，其中训练数据是固定的。所提出的方法还与Bagging树（BT），最小二乘支持向量回归（LSSVM）和正则化自回归模型进行了比较。所提出的稀疏编码预测显示出比使用10倍交叉验证的LSSVM更好的性能，并且比正则化AR和Bagging树的性能明显更好。行百里者，半于九十。

它的本质是通过对历史数据的学习找出数据变化趋势之间的非线性关系，并通过输出量与预期值之间的误差不断调整网络中各个单元的权重，使整个网络的误差最小。因此，为达到较好的预测精度，需要对网络预测模型自身的结构进行确定。[1]苏高利,邓芳萍.论基于MATLAB语言的BP神经网络的改进算法[J].科技通报,2003(02):130-135.DOI:10.13774/j.cnki.kjtb.2003.02.012.博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

视觉敏锐，善于飞翔。在空中翱翔时两翅水平伸直，或稍稍向上抬起，偶尔亦伴随着两翅的煽动，但除迁徙期间外，很少在空中翱翔，多隐蔽在森林中树枝间窥视猎物，飞行快而灵活，能利用短圆的翅膀和长的尾羽来调节速度和改变方向、在林中或上或下，或高或低穿行于树丛问，并能加还飞行速度在树林中追捕猎物，有时也在林缘开阔地上空飞行或沿直线滑翔，窥视地面动物活动，一旦发现森林中的鼠类、野兔、雉类、榛鸡、鸠鸽类和其他中小形鸟类的猎物，则迅速俯冲，呈直线追击，用利爪抓捕猎获物。%正确率，相对误差小于20%%正确率，相对误差小于20%

最后，通过 LSTM 神经网络完成对多变量时间序列和光伏功率序列之间的动态时间建模，构建预测模型，最终实现对光伏输出功率的预测。随着电厂规模的不断扩增，电厂的数据量也呈爆炸式的增长，传统的神经网络光伏功率预测模型［7-10］一方面受电厂来源数据的制约，忽略了部分环境因素对光伏功率的影响［11］ ，缺乏对多元环境序列信息的有效利用；因此，要提高光伏功率预测模型的准确性，不仅要充分利用影响光伏功率的关键环境因素，也要进一步挖掘光伏功率预测与关键环境因素随时间变化的本质特征。行百里者，半于九十。

专家学者根据对人类视觉的研究，提出了注意力机制，计算机视觉、自然语言处理等领域[14-17]引入该机制优化现有模型，学习并确定重点关注的目标区域，使模型能够在有限资源下关注最有效的信息。在我们的公式化阶段，假设种群中最差的解是大猩猩群中最弱的成员，大猩猩试图避开最差的解，接近最佳解（银背），从而改善大猩猩的所有位置。否则，它将保留在内存中（GX）。1.GTO算法的优化空间包含三种类型的解决方案，其中X被称为大猩猩的位置向量，GX被称为大猩猩候选位置向量，在每个阶段创建，如果其性能优于当前解决方案，则更新。

1]程静,郑定成,吴继权.基于时间序列ARMA模型的广东省能源需求预测[J].能源工程,2010(01):1-5.DOI:10.16189/j.cnki.nygc.2010.01.012.本文为能源消耗的时间序列预测，在Matlab中实现。该预测采用多层人工神经网络，基于Kaggle训练集预测未来能源消耗。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。

与传统深度学习算法相同，DELM也是用逐层贪婪的训练方法来训练网络，DELM每个隐藏层的输入权重都使用ELM-AE初始化执行分层无监督训练，但是与传统深度学习算法不同的是DELM不需要反向微调过程。=X)，进而求取输出权值βr﹔然后将DELM第1个隐藏层的输出矩阵H当作下1个ELM ― AE的输入与目标输出(=X)，依次类推逐层训练，最后1层用ELM来训练，使用式(2)来求解DELM的最后1个隐藏层的输出权重。%输入-----------------------是最后1个隐藏层的输出矩阵，T是样本标签。

本研究的目的是预测压缩空气系统的电气负载曲线，这对于行业从业者和软件提供商开发更好的负载管理和前瞻调度程序的实践和工具很有价值。使用两层前馈神经网络和长短期记忆两个人工神经网络来预测空压机的电气负荷。

前馈神经网络的输出只依赖当前输入，但是在文本、视频、语音等时序数据中，时序数据长度并不固定，前馈神经网络的输入输出维数不能任意更改，因此难以适应这类型时序数据的处理。短期电力负荷预测的输入与输出均为时间序列，其本质仍是基于先前元素的序列预测问题，为此需要采用与前馈神经网络不同的方法，进行短期电力负荷预测。循环神经网络具有记忆功能，可提升网络性能。与前馈神经网络相比，循环神经网络具备可同时接受自身信息与其他神经元信息的神经元，更贴合生物神经网络结构，在文本等序列数据分析中有广泛应用。

根据小波分析具有良好的时频分析特性,将短时交通流时间序列进行尺度分解,将其分解到不同的尺度空间,并进行单支重构,得到相应的高频分量和低频分量,所得分量相对成分简单、数据变化平稳。对各分量采用不同的预测方法进行预测,由自相关函数和偏相关函数的截尾性和拖尾性判断,高频分量采用ARMA模型进行预测;低频近似分量由于呈现较有规律的函数曲线,而神经网络具有很强的非线性逼近能力,所以采用GRNN网络进行预测。将各分量预测结果矢量相加求和,即可得到综合预测结果。[1]王娟. 短时交通流量混合预测方法研究[D].长安大学,

目录摘要：1.竞争神经网路介绍：2.仿真实验：3.相关代码：基于Matalb平台，构建竞争神经网络模型，并实现无监督的数据聚类。 竞争型神经网络是以无教师示教方式进行网络训练的一种神经网络。它的特点是能将输入数据中隐含的特征抽取出来，自动进行学习。网络通过自身训练，自动对输入模式进行分类。竞争型神经网络在结构上一般是由输入层和竞争层构成的两层网络。两层之间各神经元实现双向全连接，没有隐含层，有时竞争层各神经元之间还存在横向连接。 在学习方法上，不是以网络的误差或能量函数的单调递减

目录1 文化优化算法2 人工神经网络3 基于文化算法优化的神经网络预测研究（Matlab代码实现）运行结果4 参考文献 5 Matlab代码实现大自然里的各种生物在生存环境中相互竞争，优胜劣汰，不断进化，对环境具有良好的适应性，人们细心观察着周围神奇的大自然，激发出无限的想象，模拟生物的进化机制,提出了一系列进化计算方法，如进化规划、遗传算法、粒子群优化算法以及鱼群算法等。然而，这些方法仍拘泥于在种群空间中进行，能够利用的信息资源只是当前的或者上一步进化信息，而未充分挖掘和利用进化过程中的历史知识，和对未来

目录1 概述2 粒子群优化算法3 BP神经网络4 PSO优化 BP网络算法5 运行结果6 参考文献 7 Matlab代码实现在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统的状态方程复杂,难以准确的用数学方法建模,而BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能,数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数,具有非常强的非线性映射能力,使得其特别适合于求解内部机制复杂的问题.该方法是把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP网络,使得网络能够表达该未知非线性函数,然

3]高翱,李国玉,撖奥洋,周生奇,魏振,张智晟.基于Adam算法优化GRU神经网络的短期负荷预测模型[J].电子设计工程,2022,30(09):180-183+188.DOI:10.14022/j.issn1674-6236.2022.09.038.[4]姚程文,杨苹,刘泽健.基于CNN-GRU混合神经网络的负荷预测方法[J].电网技术,2020,44(09):3416-3424.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2019.2058.部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman'] #Times New Roman字体。#mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Times New Roman'] #Times New Roman字体。mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体。#====导入相关库==========#====导入相关库==========

现实的世界中混沌现象无处不在,大至宇宙,小到基本粒子,都受到混沌理论支配.如气候变化会出现混沌现象,数学、物理、化学和生物中也存在混狸现象,混沌的出现,打破了学科之间的界限,是一门新兴的交叉学科.随着非线性动力学领域的发展,混沌时间序列预测已成为混沌领域研究的热点.许多专家学者在这一领域做了许多研究工作,如 EMD算法[1]、联合嫡扩维法[2]、支持向量机3l、Volterra滤波器[4]、BP神经网络模型 5]、RBF神经网络模型!

基于BP神经网络进行电力系统短期负荷预测

它是一种广义最小均方 （LMS） 算法，它最小化等于实际输出和所需输出之间误差平方和的标准。SBP算法已成为用于训练多层感知器的标准算法。

进化算法(EC)是学者们利用优胜劣汰的进化规律将计算机科学与生物演变进化相结合,渐渐发展形成的一种在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标的随机启发式搜索算法。但在关注其优势的同时,也不能漠视它自身存在的一些缺陷与不足,例如,在工程应用中,进化算法表现出的早熟、收敛速度缓慢等缺陷都需不断加以改进,使其变得更加完善。legend('子种群1','子种群2','子种群3','子种群4','子种群5')% 若优胜子群体尚未成熟，则以新的中心产生子种群。