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🔥 内容介绍

在当今的能源领域中，风能作为一种清洁、可再生的能源形式，受到越来越多的关注。风电预测是风电场管理和电网调度的重要组成部分，它可以帮助实现风电的高效利用和可靠供电。为了提高风电预测的准确性和可靠性，许多研究人员致力于开发新的预测算法和优化方法。

本文介绍了一种基于灰狼算法优化核极限学习（GWO-KELM）的风电回归预测算法。该算法结合了灰狼算法和核极限学习，通过优化核极限学习的参数，提高了预测模型的性能。下面将详细介绍该算法的实现步骤。

步骤一：数据预处理 首先，需要对风电预测的数据进行预处理。这包括数据清洗、归一化和特征选择等步骤。数据清洗可以去除异常值和缺失值，确保数据的质量。归一化可以将数据缩放到相同的范围，避免不同特征之间的差异对预测结果的影响。特征选择可以选择对预测结果有重要影响的特征，减少冗余信息。

步骤二：构建GWO-KELM模型 在数据预处理完成后，需要构建GWO-KELM模型。首先，使用灰狼算法优化核极限学习的参数。灰狼算法是一种模拟灰狼群体行为的优化算法，通过模拟灰狼的搜索行为来寻找最优解。通过灰狼算法优化核极限学习的参数，可以提高模型的泛化能力和预测性能。

步骤三：模型训练和预测 在构建模型后，需要使用训练数据对模型进行训练。训练过程中，将训练数据输入到GWO-KELM模型中，通过核极限学习算法学习模型的权重和偏置。训练完成后，可以使用测试数据对模型进行预测。预测结果可以通过评估指标（如均方根误差和平均绝对误差）来评估模型的性能。

步骤四：模型优化和调参 为了进一步提高模型的性能，可以进行模型优化和调参。模型优化可以通过调整模型的结构和参数来改进模型的预测能力。调参可以通过调整模型的超参数（如学习率和正则化参数）来优化模型的性能。

步骤五：结果分析和验证 最后，需要对预测结果进行分析和验证。通过与实际观测数据进行对比，可以评估模型的准确性和可靠性。如果预测结果与实际观测数据一致，说明模型具有良好的预测能力。否则，需要进一步优化和改进模型。

综上所述，基于灰狼算法优化核极限学习的风电回归预测算法是一种有效的预测方法。通过对风电预测数据进行预处理、构建GWO-KELM模型、模型训练和预测、模型优化和调参以及结果分析和验证等步骤，可以提高风电预测的准确性和可靠性。未来，可以进一步研究和改进该算法，以应对风电预测的挑战和需求。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 杨锡运,关文渊,刘玉奇,等.基于粒子群优化的核极限学习机模型的风电功率区间预测方法[J].中国电机工程学报, 2015, 35(S1):146-153.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.2015.S.020.

[2] 杨锡运,关文渊,刘玉奇,等.基于粒子群优化的核极限学习机模型的风电功率区间预测方法[J].中国电机工程学报, 2015(S1):8.DOI:JournalArticle/5b3c2031c095d70f00a8e659.

[3] 钱子杰.基于ICEEMDAN-GWO-MKELM的金融时间序列预测[D].西南财经大学,2021.

[4] 方一鸣,赵晓东,张攀,等.基于改进灰狼算法和多核极限学习机的铁水硅含量预测建模[J].  2020.DOI:10.7641/CTA.2020.90571.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

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3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

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5 无线传感器定位及布局方面

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7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

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