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🔥 内容介绍

随着风电行业的快速发展，风电回归预测算法成为了研究的热点之一。在这篇博客中，我们将介绍基于遗传算法优化鲁棒极限学习PSO-RELM实现风电回归预测算法的步骤。

首先，让我们来了解一下PSO-RELM算法的基本原理。PSO-RELM算法是一种结合了遗传算法和鲁棒极限学习机（RELM）的优化算法。它通过遗传算法来优化RELM的参数，从而提高算法的性能和收敛速度。

接下来，我们将介绍PSO-RELM算法在风电回归预测中的具体步骤。首先，我们需要准备风电数据集，并对数据进行预处理和特征选择。然后，我们将利用遗传算法来优化RELM的参数，找到最优的权重和偏置。接着，我们将使用优化后的RELM模型来进行风电回归预测，得到预测结果并评估模型的性能。最后，我们将通过实验结果来验证PSO-RELM算法在风电回归预测中的有效性和优越性。

在实际应用中，PSO-RELM算法可以帮助风电行业提高风电预测的准确性和稳定性，从而提高风电发电效率和降低成本。此外，PSO-RELM算法还可以应用于其他领域的回归预测问题，如气象预测、股票预测等，具有广泛的应用前景。

总之，基于遗传算法优化鲁棒极限学习PSO-RELM实现风电回归预测算法是一种有效且可行的方法，可以为风电行业和其他领域的回归预测问题提供新的解决方案。希望通过本文的介绍，读者们能对PSO-RELM算法有更深入的了解，并在实际应用中取得更好的效果。

📣 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

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🔗 参考文献

[1] 刘振男、杜尧、韩幸烨、和鹏飞、周正模、曾天山.基于遗传算法优化极限学习机模型的干旱预测——以云贵高原为例[J].人民长江, 2020, 51(8):6.DOI:CNKI:SUN:RIVE.0.2020-08-003.

[2] 许童羽.基于GA-ELM的寒地水稻缺氮量诊断方法研究[J].农业工程学报, 2019(2).

[3] 姜海涛,罗月明,苏德垠.基于相空间重构和遗传算法优化的极限学习机模型预测基坑变形时序混沌特性[J].福建建筑, 2023(6):99-103.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

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

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

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

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

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

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合