多元回归预测 | Matlab麻雀优化算法优化正则化极限学习机(SSA-RELM)回归预测

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⛄ 内容介绍

在当今的能源领域中，风电作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了广泛的关注和应用。然而，由于风电的不稳定性和不确定性，准确地预测风电发电量对于电网的稳定运行和经济调度至关重要。因此，开展风电回归预测研究具有重要的理论和实际意义。

在风电回归预测中，核极限学习机（ELM）作为一种新兴的机器学习方法，被广泛应用于预测模型的构建。ELM具有快速训练速度和良好的泛化性能等优点，但是在实际应用中，ELM模型的参数选择和优化仍然是一个挑战。

为了解决ELM模型参数选择和优化问题，研究者们提出了一种基于麻雀算法优化的核极限学习模型（SSA-KELM）。麻雀算法是一种模拟自然界麻雀觅食行为的优化算法，具有全局搜索能力和较好的收敛性。通过将麻雀算法与ELM模型相结合，SSA-KELM模型能够更好地提高预测模型的准确性和稳定性。

SSA-KELM模型的核心思想是利用麻雀算法优化ELM模型的参数选择。首先，通过随机生成一组初始的ELM模型参数，然后利用麻雀算法对这些参数进行搜索和优化。麻雀算法通过模拟麻雀觅食过程中的搜索行为，不断调整ELM模型的参数，直到找到最优的参数组合。最后，将优化后的参数应用于ELM模型中，构建风电回归预测模型。

通过实验证明，SSA-KELM模型在风电回归预测中具有较高的预测准确性和稳定性。与传统的ELM模型相比，SSA-KELM模型能够更好地捕捉风电发电量的变化趋势，并且能够更准确地预测未来的发电量。这对于电网的运行和调度具有重要的意义，可以提高电网的可靠性和经济性。

总之，基于麻雀算法优化的核极限学习模型（SSA-KELM）在风电回归预测中具有重要的应用价值。通过优化ELM模型的参数选择，SSA-KELM模型能够提高预测模型的准确性和稳定性，为风电发电量的预测和电网调度提供了有效的工具和方法。未来，我们可以进一步研究和改进SSA-KELM模型，以适应更复杂的风电预测问题，并推动风电产业的发展和应用。

⛄ 核心代码

% This function initialize the first population of search agentsfunction Positions = initialization(SearchAgents_no, dim, ub, lb)Boundary_no= size(ub, 2); % numnber of boundaries% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no==1    Positions = rand(SearchAgents_no, dim).*(ub-lb)+lb;end% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no > 1    for i=1:dim        ub_i = ub(i);        lb_i = lb(i);        Positions(:, i) = rand(SearchAgents_no, 1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;    endend

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 吴玉鸣,徐建华.中国粮食生产的多元回归与神经网络预测比较[J].华东师范大学学报：自然科学版, 2003(4):7.DOI:10.3969/j.issn.1000-5641.2003.04.013.

[2] 浦瑞良,宫鹏,R.Yang.应用神经网络和多元回归技术预测森林产量[J].应用生态学报, 1999, 10(2):129-134.DOI:10.1017/S0266078400010713.

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