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👨💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。
或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎
💥1 概述
基于RVM-Adaboost的风电功率预测研究
一、研究背景与意义
风电作为一种清洁、可再生的能源，其发电功率的准确预测对于电力系统的稳定运行、风电并网的优化调度以及风电场的经济效益具有重要意义。然而，风电功率受多种因素影响，如风速、风向、温度、湿度等，这些因素之间具有复杂的非线性关系，使得风电功率预测成为一个具有挑战性的任务。基于RVM（相关向量机）和Adaboost（自适应提升算法）的集成学习方法，在风电功率预测中展现出了良好的性能，能够有效提高预测精度和鲁棒性。
二、RVM-Adaboost模型概述
1. RVM（相关向量机）
- 原理：RVM是一种基于贝叶斯学习的稀疏概率模型，它通过对权值参数施加先验概率分布，并在学习过程中不断更新这些分布，从而实现对模型的稀疏化和正则化。RVM在回归和分类问题中都有广泛的应用，特别适合于处理小样本、高维数据。
- 优势：RVM具有较强的泛化能力和较少的计算量，能够在保证预测精度的同时减少模型的复杂度。
2. Adaboost（自适应提升算法）
- 原理：Adaboost是一种集成学习算法，它通过迭代地训练多个弱分类器（或弱回归器），并将这些弱分类器的预测结果按照一定权重进行组合，从而形成一个强分类器（或强回归器）。在每次迭代中，Adaboost都会增加对前一轮分类错误样本的关注度，即提高这些样本的权重，以便在后续的训练中更好地学习这些难以分类的样本。
- 优势：Adaboost能够显著提高模型的预测性能，特别是当基学习器较弱时，通过集成多个基学习器可以大幅提升整体的预测精度。
3. RVM-Adaboost模型
- 结构：RVM-Adaboost模型将RVM作为基学习器，通过Adaboost算法进行集成。在每次迭代中，RVM都会根据当前样本的权重进行训练，并得到一个弱回归器。然后，Adaboost会根据这个弱回归器的预测结果调整样本的权重，以便在下一轮迭代中更好地训练下一个弱回归器。最终，所有弱回归器的预测结果将按照一定权重进行组合，形成最终的预测结果。
- 优势：RVM-Adaboost模型结合了RVM的稀疏性和Adaboost的集成优势，能够在保证预测精度的同时减少模型的复杂度，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
三、多变量输入单步预测
在基于RVM-Adaboost的风电功率预测中，可以采用多变量输入以进一步提高预测精度。这些多变量可能包括风速、风向、温度、湿度、气压等气象数据以及历史风电功率数据等。
- 数据预处理：对多变量输入数据进行清洗、缺失值处理、归一化等预处理步骤，以确保数据的一致性和可比性。
- 模型训练：将预处理后的多变量输入数据输入到RVM-Adaboost模型中进行训练。模型在训练过程中会自动学习输入变量与风电功率之间的关系，并优化其预测性能。
- 预测输出：在模型训练完成后，可以使用新的多变量输入数据来预测未来的风电功率。由于模型已经学习到了输入变量与风电功率之间的复杂关系，因此能够输出较为准确的预测结果。
四、研究展望
随着机器学习技术的不断发展和完善，基于RVM-Adaboost的风电功率预测模型将具有更广阔的应用前景。未来的研究可以进一步探索模型的优化算法、超参数调整策略以及与其他先进技术的结合应用，以提高模型的预测精度和泛化能力。同时，随着大数据和云计算等技术的普及和应用，风电功率预测将更加注重实时性和准确性，为电力系统的稳定运行和风电并网的优化调度提供更加有力的支持。
📚2 运行结果
编辑
编辑
部分代码：
% 此函数可以实现多变量多步输入，和多变量单步输入
% 多变量多步输入时，将n_out设置成大于1的多步预测
% 多变量单步输入时，将n_out设置为1，表示预测未来一步。
% # 关于此函数怎么用，下面详细举例介绍：
% # 构造数据，这个函数可以实现单输入单输出，单输入多输出，多输入单输出，和多输入多输出。
% # 举个例子：
% # 假如原始数据为,其中务必使得数据前n-1列都为特征，最后一列为输出
% # [0.74 0.8 0.23 750.75
% # 0.74 0.87 0.15 716.94
% # 0.74 0.87 0.15 712.77
% # 0.74 0.8 0.15 684.86
% # 0.74 0.8 0.15 728.79
% # 0.72 0.87 0.08 742.81
% # 0.71 0.99 0.16 751.3]
%
% #（多输入多输出为例），假如n_in = 2，n_out=2，scroll_window=1
% # 输入前2行数据的特征，预测未来2个时刻的数据，滑动步长为1。
% # 使用此函数后，数据会变成：
% # 【0.74 0.8 0.23 750.75 0.74 0.87 0.15 716.94 712.77 684.86
% # 0.74 0.87 0.15 716.94 0.74 0.87 0.15 712.77 684.86 728.79
% # 0.74 0.87 0.15 712.77 0.74 0.8 0.15 684.86 728.79 742.81】
%
% # 假如n_in = 2，n_out=1，scroll_window=2
% # 输入前2行数据的特征，预测未来1个时刻的数据，滑动步长为2。
% # 使用此函数后，数据会变成：
% # 【0.74 0.8 0.23 750.75 0.74 0.87 0.15 716.94 712.77
% # 0.74 0.87 0.15 712.77 0.74 0.8 0.15 684.86 728.79
% # 0.74 0.8 0.15 728.79 0.72 0.87 0.08 742.81 751.3】
function res = data_collation(values, n_in, n_out, or_dim, scroll_window, num_samples)
for i = 1:num_samples
h1 = values(1+scroll_window*(i-1): scroll_window*(i-1)+n_in,1:or_dim);
res{i,1}= h1;
h2 = values(scroll_window*(i-1)+n_in+1 : scroll_window*(i-1)+n_in+n_out,end);
res{i,2} = h2;
end
end
🎉3 参考文献
文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。
[1]张新生,贺凯璐.基于SSA-CNN的长距离矿浆管道临界流速预测[J].安全与环境学报, 2022.
[2]王华君,惠晶.基于CNN和LSSVM的人脸图像年龄估计方法[J].信息与电脑, 2017(7):3.DOI:10.3969/j.issn.1003-9767.2017.07.034.
[3]范高锋,王伟胜,刘纯,等.基于人工神经网络的风电功率预测[J].中国电机工程学报, 2008, 28(34):6.DOI:CNKI:SUN:ZGDC.0.2008-34-020.
[4]徐曼,乔颖,鲁宗相.短期风电功率预测误差综合评价方法[J].电力系统自动化, 2011.DOI:CNKI:SUN:DLXT.0.2011-12-资料获取，更多粉丝福利，MATLAB|Simulink|Python资源获取【请看主页然后私信】
