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🔥 内容介绍

在当今信息时代，数据负荷预测对于各行各业的决策制定和资源规划至关重要。准确地预测数据负荷可以帮助企业优化资源分配、提高效率，并确保系统的可靠性和稳定性。为了实现准确的数据负荷预测，研究者们一直在探索各种算法和方法。本文将介绍一种基于鲸鱼雀算法优化极限学习机（WOA-ELM）的数据负荷预测算法流程。

首先，让我们来了解一下极限学习机（ELM）算法。ELM是一种单隐层前馈神经网络，其隐层神经元的权重和偏置是随机初始化的。ELM的主要思想是通过随机初始化的隐层神经元权重和偏置，将训练数据快速映射到输出空间。然后，通过最小二乘法求解输出权重，从而得到最终的预测结果。ELM算法具有快速训练速度和良好的泛化能力，因此在数据负荷预测领域得到了广泛应用。

然而，传统的ELM算法在权重和偏置的初始化过程中存在一定的随机性，这可能导致预测结果的不稳定性。为了解决这个问题，研究者们引入了鲸鱼雀算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）来优化ELM算法的初始权重和偏置。WOA是一种基于仿生学的优化算法，模拟了鲸鱼雀群体的觅食行为。通过模拟鲸鱼雀的搜索策略，WOA可以在搜索空间中寻找到更优的初始权重和偏置，从而提高ELM算法的预测性能。

下面是基于WOA-ELM的数据负荷预测算法流程：

1. 收集历史数据负荷信息：首先，收集并整理历史数据负荷信息，包括时间戳和负荷值。这些数据将作为训练集用于构建预测模型。
2. 数据预处理：对收集到的历史数据进行预处理，包括去除异常值、归一化等操作。预处理可以提高数据的准确性和可靠性，从而提高预测模型的性能。
3. WOA算法初始化：使用WOA算法初始化ELM的隐层神经元权重和偏置。WOA算法通过模拟鲸鱼雀的搜索行为，寻找到较优的初始化参数。
4. 构建ELM模型：使用初始化的权重和偏置构建ELM模型。ELM模型的输入层神经元与历史负荷数据对应，输出层神经元与负荷预测结果对应。
5. 训练ELM模型：使用训练集对ELM模型进行训练。训练过程中，ELM模型通过最小二乘法求解输出权重，从而得到最终的预测结果。
6. 数据负荷预测：使用训练好的ELM模型对未来的数据负荷进行预测。预测结果可以帮助企业进行资源规划和决策制定。
7. 模型评估与优化：对预测结果进行评估，并根据评估结果对模型进行优化。评估指标可以包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。

通过以上流程，基于鲸鱼雀算法优化的极限学习机（WOA-ELM）可以实现准确的数据负荷预测。WOA算法的引入提高了ELM算法的稳定性和预测性能，使得预测结果更加可靠和准确。数据负荷预测在各行各业都具有重要的应用价值，因此WOA-ELM算法具有广阔的应用前景。

总结起来，本文介绍了基于鲸鱼雀算法优化极限学习机WOA-ELM的数据负荷预测算法流程。通过WOA算法的优化，ELM算法在数据负荷预测领域的性能得到了提升。随着信息技术的不断发展，我们相信WOA-ELM算法将在数据负荷预测领域发挥越来越重要的作用。

📣 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] 商立群李洪波侯亚东黄辰浩张建涛.基于特征选择和优化极限学习机的短期电力负荷预测[J].西安交通大学学报, 2022, 56(4):165-175.

[2] 王文锦,戚佳金,王文婷,等.基于人工蜂群优化极限学习机的短期负荷预测[J].电测与仪表, 2017, 54(11):5.DOI:CNKI:SUN:DCYQ.0.2017-11-006.

[3] 商立群,李洪波,侯亚东,等.基于特征选择和优化极限学习机的短期电力负荷预测[J].西安交通大学学报, 2022, 56(4):11.

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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

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