【未发表】基于麻雀搜索优化算法SSA优化集成学习的核极限学习机KELM-Adaboost实现风电数据预测算法研究附Matlab代码

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会根据上一轮弱学习器的预测结果调整样本的权重。那些被错误分类的样本权重会增加使得下一轮的弱学习器更加关注这些样本。具体流程包括初始化样本权重然后训练一个弱学习器根据其预测误差计算该弱学习器的权重再依据预测结果更新样本权重。通过多次迭代将多个弱学习器加权组合最终得到一个强学习器。不过Adaboost 对噪声数据较为敏感噪声样本可能会对模型的性能产生较大影响。麻雀搜索优化算法仿生智能的探索者麻雀搜索优化算法SSA是受麻雀觅食和反捕食行为启发而提出的新型智能优化算法。在自然界中麻雀群体存在着发现者、加入者和警戒者的角色分工。发现者负责在广阔的空间中探索食物源它们具有更广阔的视野和更强的探索能力加入者则跟随发现者获取食物以提高觅食效率而警戒者时刻保持警惕一旦发现捕食者便发出警报引导群体做出反应。在算法中这种行为被抽象为数学模型。麻雀的位置对应着优化问题的解通过模拟发现者 - 加入者模型和警戒者机制麻雀不断调整自己的位置以寻找最优解。SSA 具有出色的全局搜索能力能够在复杂的搜索空间中快速定位到较优解且收敛速度快、参数少适用于对复杂目标函数的优化为优化 KELM - Adaboost 模型提供了有力的工具。算法融合基于 SSA 的 KELM - Adaboost 优化之路KELM - Adaboost集成的力量为了充分发挥 KELM 和 Adaboost 的优势我们构建了 KELM - Adaboost 集成学习模型。在这个模型中KELM 被用作弱学习器。每次迭代时根据当前的样本权重训练一个 KELM 模型然后根据该 KELM 模型的预测结果按照 Adaboost 算法的规则调整样本权重。重复这一过程训练多个 KELM 弱学习器。最后将这些弱学习器按照各自的权重进行线性组合形成一个强学习器。这种集成方式能够综合多个 KELM 模型的优势提高模型的泛化能力和预测精度。目标导向SSA 优化策略为了进一步提升 KELM - Adaboost 模型的性能我们利用 SSA 对其关键参数进行优化。以模型的预测误差作为目标函数SSA 致力于寻找一组最优的参数使得目标函数值最小化从而提高模型的预测精度。具体来说需要优化的参数包括 KELM 的核函数参数如核宽度它直接影响着 KELM 对数据的非线性映射能力以及 Adaboost 算法中的弱学习器数量这个参数决定了集成模型的复杂度和性能。通过合理调整这些参数可以使 KELM - Adaboost 模型更好地适应风电数据的特点。优化之旅SSA 的具体实践SSA 优化 KELM - Adaboost 模型的过程犹如一场精心策划的探索之旅。首先初始化麻雀种群每只麻雀的位置代表一组 KELM 和 Adaboost 的参数。同时计算每只麻雀的适应度值即目标函数值以评估当前参数下模型的预测性能。然后按照发现者 - 加入者模型和警戒者机制麻雀们开始调整自己的位置。发现者凭借其探索能力在搜索空间中寻找可能的更优解加入者则根据发现者的位置信息调整自己的位置以获取更好的适应度警戒者时刻关注着周围环境当发现潜在危险如可能陷入局部最优时及时发出警报并引导种群做出调整。每次位置更新后重新计算适应度值并与全局最优适应度值进行比较若当前适应度值更优则更新全局最优位置和适应度值。如此反复迭代直到满足预设的终止条件如达到最大迭代次数或者适应度值收敛。此时得到的最优参数将用于构建最终的 KELM - Adaboost 模型以实现更准确的风电数据预测。实践检验实验与结果洞察数据准备夯实预测基础为了验证基于 SSA 优化的 KELM - Adaboost 模型的有效性我们选取了实际的风电数据作为实验样本。这些数据涵盖了风速、风向、气温、气压等多种气象因素以及与之对应的风电功率数据。在使用数据之前进行了一系列的预处理操作。数据清洗环节去除了异常值和缺失值确保数据的完整性和准确性归一化处理将不同范围的数据映射到相同的区间避免因数据尺度差异导致的模型训练问题。通过这些预处理步骤为模型的训练提供了高质量的数据基础。实验布局多模型的较量我们精心设计了对比实验将基于 SSA 优化的 KELM - Adaboost 模型与多种其他模型进行对比。这些对比模型包括未优化的 KELM - Adaboost 模型以评估 SSA 优化的效果单一的 KELM 模型考察集成学习的优势以及传统的时间序列预测模型 ARIMA作为经典预测方法的参照。在实验设置方面合理划分了训练集和测试集的比例确保模型在不同数据子集上的性能能够得到有效评估。同时对每个模型进行多次训练以减少随机因素对结果的影响。评价标尺全面衡量性能为了全面、客观地评估模型的预测性能我们选择了均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE和平均绝对百分比误差MAPE作为评价指标。RMSE 反映了预测值与真实值之间误差的平均波动程度对较大误差更为敏感MAE 衡量了预测值与真实值之间绝对误差的平均值能直观地反映预测的平均误差大小MAPE 则以百分比的形式表示预测误差便于不同数据集和模型之间的比较。这些指标从不同角度对模型的预测精度进行了刻画为准确评估模型性能提供了全面的视角。结果剖析优势与局限并存实验结果清晰地展示了基于 SSA 优化的 KELM - Adaboost 模型的优势。与其他对比模型相比该模型在 RMSE、MAE 和 MAPE 等指标上均表现出色表明其具有更高的预测精度和更好的稳定性。通过 SSA 的优化KELM - Adaboost 模型能够更准确地捕捉风电数据的复杂特征和变化规律。然而我们也注意到在某些极端气象条件下模型的预测性能会有所下降。这表明尽管模型在整体上表现良好但仍存在一定的局限性需要进一步优化以适应更复杂多变的环境。同时分析不同参数设置对模型性能的影响为实际应用中的参数调优提供了参考。⛳️ 运行结果 部分代码%___________________________________________________________________%% Grey Wolf Optimizer (GWO) source codes version 1.0 %% functions in Table 1, Table 2, and Table 3 in the paper% lb is the lower bound: lb[lb_1,lb_2,...,lb_d]% up is the uppper bound: ub[ub_1,ub_2,...,ub_d]% dim is the number of variables (dimension of the problem)function [lb,ub,dim,fobj] Get_Functions_details(F)switch Fcase F1fobj F1;lb-100;ub100;dim30;case F2fobj F2;lb-10;ub10;dim30;case F3fobj F3;lb-100;ub100;dim30;case F4fobj F4;lb-100;ub100;dim30;case F5fobj F5;lb-30;ub30;dim30;case F6fobj F6;lb-100;ub100;dim30;case F7fobj F7;lb-1.28;ub1.28;dim30;case F8fobj F8;lb-500;ub500;dim30;case F9fobj F9;lb-5.12;ub5.12;dim30;case F10fobj F10;lb-32;ub32;dim30;case F11fobj F11;lb-600;ub600;dim30;case F12fobj F12;lb-50;ub50;dim30;case F13fobj F13;lb-50;ub50;dim30;case F14fobj F14;lb-65.536;ub65.536;dim2;case F15fobj F15;lb-5;ub5;dim4;case F16fobj F16;lb-5;ub5;dim2;case F17fobj F17;lb[-5,0];ub[10,15];dim2;case F18fobj F18;lb-2;ub2;dim2;case F19fobj F19;lb0;ub1;dim3;case F20fobj F20;lb0;ub1;dim6;case F21fobj F21;lb0;ub10;dim4;case F22fobj F22;lb0;ub10;dim4;case F23fobj F23;lb0;ub10;dim4;endend% F1function o F1(x)osum(x.^2);end% F2function o F2(x)osum(abs(x))prod(abs(x));end% F3function o F3(x)dimsize(x,2);o0;for i1:dimoosum(x(1:i))^2;endend% F4function o F4(x)omax(abs(x));end% F5function o F5(x)dimsize(x,2);osum(100*(x(2:dim)-(x(1:dim-1).^2)).^2(x(1:dim-1)-1).^2);end% F6function o F6(x)osum(abs((x.5)).^2);end% F7function o F7(x)dimsize(x,2);osum([1:dim].*(x.^4))rand;end% F8function o F8(x)osum(-x.*sin(sqrt(abs(x))));end% F9function o F9(x)dimsize(x,2);osum(x.^2-10*cos(2*pi.*x))10*dim;end% F10function o F10(x)dimsize(x,2);o-20*exp(-.2*sqrt(sum(x.^2)/dim))-exp(sum(cos(2*pi.*x))/dim)20exp(1);end% F11function o F11(x)dimsize(x,2);osum(x.^2)/4000-prod(cos(x./sqrt([1:dim])))1;end% F12function o F12(x)dimsize(x,2);o(pi/dim)*(10*((sin(pi*(1(x(1)1)/4)))^2)sum((((x(1:dim-1)1)./4).^2).*...(110.*((sin(pi.*(1(x(2:dim)1)./4)))).^2))((x(dim)1)/4)^2)sum(Ufun(x,10,100,4));end% F13function o F13(x)dimsize(x,2);o.1*((sin(3*pi*x(1)))^2sum((x(1:dim-1)-1).^2.*(1(sin(3.*pi.*x(2:dim))).^2))...((x(dim)-1)^2)*(1(sin(2*pi*x(dim)))^2))sum(Ufun(x,5,100,4));end% F14function o F14(x)aS[-32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32 -32 -16 0 16 32;,...-32 -32 -32 -32 -32 -16 -16 -16 -16 -16 0 0 0 0 0 16 16 16 16 16 32 32 32 32 32];for j1:25bS(j)sum((x-aS(:,j)).^6);endo(1/500sum(1./([1:25]bS))).^(-1);end% F15function o F15(x)aK[.1957 .1947 .1735 .16 .0844 .0627 .0456 .0342 .0323 .0235 .0246];bK[.25 .5 1 2 4 6 8 10 12 14 16];bK1./bK;osum((aK-((x(1).*(bK.^2x(2).*bK))./(bK.^2x(3).*bKx(4)))).^2);end% F16function o F16(x)o4*(x(1)^2)-2.1*(x(1)^4)(x(1)^6)/3x(1)*x(2)-4*(x(2)^2)4*(x(2)^4);end% F17function o F17(x)o(x(2)-(x(1)^2)*5.1/(4*(pi^2))5/pi*x(1)-6)^210*(1-1/(8*pi))*cos(x(1))10;end% F18function o F18(x)o(1(x(1)x(2)1)^2*(19-14*x(1)3*(x(1)^2)-14*x(2)6*x(1)*x(2)3*x(2)^2))*...(30(2*x(1)-3*x(2))^2*(18-32*x(1)12*(x(1)^2)48*x(2)-36*x(1)*x(2)27*(x(2)^2)));end% F19function o F19(x)aH[3 10 30;.1 10 35;3 10 30;.1 10 35];cH[1 1.2 3 3.2];pH[.3689 .117 .2673;.4699 .4387 .747;.1091 .8732 .5547;.03815 .5743 .8828];o0;for i1:4oo-cH(i)*exp(-(sum(aH(i,:).*((x-pH(i,:)).^2))));endend% F20function o F20(x)aH[10 3 17 3.5 1.7 8;.05 10 17 .1 8 14;3 3.5 1.7 10 17 8;17 8 .05 10 .1 14];cH[1 1.2 3 3.2];pH[.1312 .1696 .5569 .0124 .8283 .5886;.2329 .4135 .8307 .3736 .1004 .9991;....2348 .1415 .3522 .2883 .3047 .6650;.4047 .8828 .8732 .5743 .1091 .0381];o0;for i1:4oo-cH(i)*exp(-(sum(aH(i,:).*((x-pH(i,:)).^2))));endend% F21function o F21(x)aSH[4 4 4 4;1 1 1 1;8 8 8 8;6 6 6 6;3 7 3 7;2 9 2 9;5 5 3 3;8 1 8 1;6 2 6 2;7 3.6 7 3.6];cSH[.1 .2 .2 .4 .4 .6 .3 .7 .5 .5];o0;for i1:5oo-((x-aSH(i,:))*(x-aSH(i,:))cSH(i))^(-1);endend% F22function o F22(x)aSH[4 4 4 4;1 1 1 1;8 8 8 8;6 6 6 6;3 7 3 7;2 9 2 9;5 5 3 3;8 1 8 1;6 2 6 2;7 3.6 7 3.6];cSH[.1 .2 .2 .4 .4 .6 .3 .7 .5 .5];o0;for i1:7oo-((x-aSH(i,:))*(x-aSH(i,:))cSH(i))^(-1);endend% F23function o F23(x)aSH[4 4 4 4;1 1 1 1;8 8 8 8;6 6 6 6;3 7 3 7;2 9 2 9;5 5 3 3;8 1 8 1;6 2 6 2;7 3.6 7 3.6];cSH[.1 .2 .2 .4 .4 .6 .3 .7 .5 .5];o0;for i1:10oo-((x-aSH(i,:))*(x-aSH(i,:))cSH(i))^(-1);endendfunction oUfun(x,a,k,m)ok.*((x-a).^m).*(xa)k.*((-x-a).^m).*(x(-a));end 参考文献[1]刀海娅,程刚,崔东文.多极小波包变换与改进浣熊算法优化的混合核极限学习机径流预测[J].中国农村水利水电, 2024(6):1-9.DOI:10.12396/znsd.231853.往期回顾扫扫下方二维码