多元回归预测 | Matlab鲸鱼优化算法优化正则化极限学习机(WOA-RELM)回归预测
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🔥 内容介绍
在当今社会，风电回归预测算法在能源行业中扮演着至关重要的角色。随着风电行业的迅速发展，对风电回归预测算法的需求也在不断增加。为了提高风电回归预测算法的准确性和效率，许多研究人员开始探索新的优化方法和算法。在本文中，我们将介绍一种基于鲸鱼算法优化鲁棒极限学习（WOA-RELM）的风电回归预测算法，并附上相关代码。
首先，让我们来了解一下鲸鱼算法和鲁棒极限学习。鲸鱼算法是一种基于鲸鱼社会行为的优化算法，它模拟了鲸鱼在觅食和交配过程中的行为。通过模拟这些行为，鲸鱼算法可以帮助我们寻找最优解。而鲁棒极限学习是一种基于人工神经网络的机器学习算法，它具有快速收敛和良好的泛化能力。
基于以上介绍，我们将鲸鱼算法与鲁棒极限学习相结合，提出了一种新的风电回归预测算法。在这个算法中，我们首先利用鲸鱼算法对鲁棒极限学习的参数进行优化，以寻找最优的参数组合。然后，我们使用优化后的鲁棒极限学习模型来进行风电回归预测。通过这种方式，我们可以提高风电回归预测算法的准确性和效率。
为了验证我们提出的算法的有效性，我们进行了一系列实验。我们使用了来自真实风电场的数据集，并将我们的算法与其他常用的风电回归预测算法进行了对比。实验结果表明，我们的算法在风电回归预测方面取得了显著的改进，证明了其在实际应用中的可行性和有效性。
最后，我们将我们的算法实现了相关代码，并附在本文中供读者参考。读者可以通过阅读代码来进一步了解我们的算法实现细节，并在自己的项目中应用我们的算法。
总之，基于鲸鱼算法优化鲁棒极限学习的风电回归预测算法在本文中得到了充分的探讨和研究。我们相信这种算法将对风电行业产生积极的影响，为风电回归预测提供更准确、更高效的解决方案。希望我们的研究能够为相关领域的研究人员提供一些启发，并推动该领域的进一步发展。
📣 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
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