不定时分享电力优化、神经网络、数学建模等技术等

VMD的分解效果高度依赖两个关键参数：模态分解数K(决定分解充分性)和惩罚因子a(控制模态带宽)。传统方法需人工凭经验设定，易导致 分解不充分（丢失信息）或 过分解（产生虚假分量），影响信号分析的可靠性。GWO通过智能优化算法自适应搜索最优参数组合，避免了主观设定的随机性，显著提升分解精度GWO以包络熵、样本熵或复合指标（如排列熵+互信息）作为适应度函数，通过最小化目标函数确保分解后各模态分量（IMF）正交性强、信息损失少，有效抑制模态混叠.

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本文介绍了一个基于Matlab平台的程序，该程序结合了灰狼优化算法（GWO）和径向基函数神经网络（RBF）进行多输入数据的回归预测。程序通过GWO优化RBF的中心点参数、宽度参数和输出权重，记录最优网络参数用于后续应用。程序特点包括详细的注释、便捷的使用方式、标准化的编程习惯、Excel格式的数据输入以及附带的详细说明文档。灰狼算法模拟了灰狼的社会等级和捕猎策略，通过初始化种群、适应度评估与等级划分、迭代优化过程和位置更新规则来寻找最优解。该程序适合初学者学习，且便于数据替换和结果查看。

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支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种基于统计学习理论的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。2. 核技巧与非线性问题：当数据线性不可分时，SVM通过核函数（如高斯核、多项式核等）将数据映射到高维空间，使其在高维空间中线性可分。这种技术避免了显式计算高维特征，而是通过核函数直接计算内积，显著降低了计算复杂度。间隔是指超平面到最近样本点的距离，这些最近的样本点被称为“支持向量”。编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码。，即通过7个输入值预测1个输出值。

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麻雀优化算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种新兴的群体智能优化算法，灵感来源于麻雀在自然界中的觅食行为。该算法通过模拟麻雀在寻找食物时的社会行为和警戒机制，来解决复杂的优化问题。通过SSA算法优化BP的初始权重、初始偏差参数参数，记录下最优的网络参数作为后续的应用网络。通过这种社会行为，麻雀能够在复杂的环境中有效地找到食物，同时避免危险。警戒者：负责监视周围环境，警惕潜在的危险，并在发现危险时发出警报。编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码。

麻雀优化算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）是一种新兴的群体智能优化算法，灵感来源于麻雀在自然界中的觅食行为。该算法通过模拟麻雀在寻找食物时的社会行为和警戒机制，来解决复杂的优化问题。通过SSA算法优化BP的初始权重、初始偏差参数参数，记录下最优的网络参数作为后续的应用网络。通过这种社会行为，麻雀能够在复杂的环境中有效地找到食物，同时避免危险。警戒者：负责监视周围环境，警惕潜在的危险，并在发现危险时发出警报。编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码。

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樽海鞘群算法（SSA） ：模拟海洋樽海鞘群体觅食行为（链式群体移动）的智能优化算法。樽海鞘链分为领导者和追随者，领导者负责全局搜索，追随者跟随链头个体进行局部搜索，通过动态调整位置平衡探索与开发能力。优化目标：SSA用于优化BP神经网络的初始权值和阈值。传统BP网络因随机初始化参数易陷入局部最优，而SSA的链式协同搜索机制（领导者引导全局方向+追随者细化局部）可高效找到更优参数组合。

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RBF神经网络是一种三层前馈网络，由输入层、隐含层和输出层组成。隐含层：每个神经元对应一个中心点（通过聚类或随机选择确定），以输入数据与中心点的欧氏距离为参数，通过径向基函数（如高斯函数）计算输出。隐含层的作用是将低维非线性问题映射到高维空间，使其线性可分。输出层：对隐含层输出进行线性加权求和，得到最终结果。所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手。输入层：接收数据并传递到隐含层，节点数量与输入特征维度一致。编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码。示例的输入训练数据包含。

RBF神经网络是一种三层前馈网络，由输入层、隐含层和输出层组成。隐含层：每个神经元对应一个中心点（通过聚类或随机选择确定），以输入数据与中心点的欧氏距离为参数，通过径向基函数（如高斯函数）计算输出。隐含层的作用是将低维非线性问题映射到高维空间，使其线性可分。输出层：对隐含层输出进行线性加权求和，得到最终结果。所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手。输入层：接收数据并传递到隐含层，节点数量与输入特征维度一致。编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码。示例的输入训练数据包含。

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人工蜂鸟优化算法（Artificial Hummingbird Algorithm，AHA）是一种新兴的群体智能优化算法，灵感来源于自然界中蜂鸟的觅食行为。蜂鸟以其灵活的飞行能力和高效的觅食策略而闻名，这些特性被用来设计一种有效的优化算法，适用于解决复杂的优化问题。算法原理人工蜂鸟优化算法的基本思想是模拟蜂鸟在寻找花蜜时的行为。蜂鸟在觅食时会根据环境中的花朵分布情况，选择最优的路径和策略来获取食物。算法通过以下几个步骤来实现优化过程：初始化：在搜索空间中随机生成一组蜂鸟个体，每个个体代表一个可能的解。

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PCA能够减少特征维度，降低计算复杂度，同时去除冗余特征，提升模型的训练效率。这种分解能够有效地提取信号的特征，去除噪声和干扰，为后续分析提供更清晰的信号表示。通过将PCA提取的特征输入到LSTM中，模型能够学习到特征与目标变量之间的复杂关系，从而进行准确的预测。然后，采用PCA对多个IMF分量的进行特征重构映射，并按照特征重要性进行排序，降低数据维度、突出重点信息、减轻干扰、加快训练。对时序信号数据进行分解，提取出多个IMF分量，降低噪声干扰，强化。编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码。

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它将问题的解空间表示为食物源，每个食物源对应一个解向量，其质量由适应度值表示。蜂鸟被分配到特定的食物源，并能够记住食物源的位置和质量，与其他蜂鸟分享信息。访问表记录了蜂鸟对每个食物源的访问情况，以指导蜂鸟选择访问哪个食物源‌。‌人工蜂鸟优化算法（AHA）‌是由Zhao等人于2021年提出的一种新型元启发式优化算法，旨在模拟自然界中蜂鸟的智能行为来解决优化问题‌。‌飞行技能‌：AHA算法引入了三种飞行技能：全向飞行、对角飞行和轴向飞行，这些技能允许蜂鸟在多维空间中寻找并取食目标食物源‌。

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在传统的PSO中，粒子的速度更新依赖于两个固定的学习因子：个体学习因子（c1）和群体学习因子（c2）。具体来说，随着迭代次数的增加，个体学习因子和群体学习因子逐渐减小，使得粒子在搜索后期更加注重全局最优解的探索，而在搜索初期则更关注个体历史最优解的利用。收敛速度慢：在搜索初期，粒子可能过于依赖个体历史最优解，导致探索不足。局部最优：在搜索后期，粒子可能过于依赖全局最优解，导致陷入局部最优解。所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便，适合懒人选手。编程习惯良好，程序主体标准化，逻辑清晰，方便阅读代码。

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本代码基于Matlab平台编译，将FDA(流向优化算法)与BP神经网络结合，进行多输入数据时序预测。(多变量时序预测，个数可自行指定)输入训练的数据包含8个特征，1个响应值，即通过8个输入值预测1个输出值。（数据导入后自动归一化，提升泛化性）通过FDA算法优化BP的初始权重、初始偏差参数，记录下最优的网络参数迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片。

本代码基于Matlab平台编译，将FDA(流向优化算法)与BP神经网络结合，进行多输入数据分类预测。(多变量分类预测，个数可自行指定)输入训练的数据包含12个特征，1个响应值，即通过12个输入值预测1个输出值。（数据导入后自动归一化，提升泛化性）通过FDA算法优化BP的初始权重、初始偏差参数，记录下最优的网络参数迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片。

本代码基于Matlab平台编译，将FDA(流向优化算法)与BP神经网络结合，进行多输入数据回归预测。(多变量回归预测，个数可自行指定)输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值。（数据导入后自动归一化，提升泛化性）通过FDA算法优化BP的初始权重、初始偏差参数，记录下最优的网络参数迭代计算过程中，自动显示优化进度条，实时查看程序运行进展情况自动输出多种多样的的误差评价指标，自动输出大量实验效果图片。

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完美复现《考虑多风电场出力 Copula 相关关系的场景生成方法》中的场景生成部分，考虑多风场出力相关性的可再生能源场景生成/风电场景生成，并通过聚类算法场景削减成几个场景，每个场景都有确定的出现概率。Copula 函数(连接函数)描述空间相邻风电场间的相关性，提出一种基于 Copula 函数生成风电场出力场景的方法。该方法对边缘分布没有限制，能捕捉变量之间非线性、非对称性以及尾部相关关系。阐述了多个风电场出力的边缘分布函数及 Copula函数的构造和确定过程。拟合出最优Copula函数，并生成场景。

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