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🔥 内容介绍

核极限学习（Kernel Extreme Learning Machine，KELM）是一种用于回归预测的机器学习算法。在风电领域，风速的准确预测对于风电场的运营和管理至关重要。因此，基于KELM的风电回归预测算法成为了研究的热点之一。本文将详细介绍基于KELM的风电回归预测算法的步骤。

1. 数据收集和预处理 首先，需要收集风电场的历史数据，包括风速、风向、温度等相关数据。这些数据可以通过传感器、气象站等设备进行采集。然后，对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，以确保数据的质量和完整性。
2. 特征提取和选择 在进行回归预测之前，需要从原始数据中提取有意义的特征。常用的特征包括统计特征（平均值、方差等）、频域特征（傅里叶变换等）、时域特征（自相关系数等）等。然后，可以使用特征选择方法（如相关系数、互信息等）来选择最相关的特征，以提高模型的预测性能和效果。
3. 构建KELM模型 KELM是一种单层前馈神经网络模型，它采用随机生成的隐层神经元的权重和偏置，并利用核函数将输入数据映射到高维空间。在构建KELM模型时，需要确定隐层神经元的数量、核函数的类型和参数等。常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数、径向基核函数等。通过调整这些参数，可以优化模型的性能。
4. 训练KELM模型 训练KELM模型的过程包括两个步骤：随机生成隐层神经元的权重和偏置，以及计算输出权重。在进行权重和偏置的计算时，可以使用正则化方法（如岭回归、Lasso回归等）来避免过拟合问题。通过迭代优化算法（如牛顿法、梯度下降法等），可以得到最优的权重和偏置。
5. 预测和评估 在完成KELM模型的训练后，可以利用该模型进行风电回归预测。将新的输入数据输入到模型中，即可得到相应的输出结果。然后，可以使用评估指标（如均方根误差、平均绝对误差等）来评估模型的预测性能。如果模型的预测误差较小，则说明该模型具有较高的准确性和可靠性。

总结起来，基于KELM的风电回归预测算法是一种有效的方法，可以用于风电场的风速预测。通过收集和预处理数据、提取和选择特征、构建和训练KELM模型，可以得到准确和可靠的风电回归预测结果。然而，该算法仍然存在一些挑战和改进的空间，如模型的参数调优、特征的提取和选择等。因此，未来的研究可以进一步改进和优化基于KELM的风电回归预测算法，以提高其预测性能和应用效果。

📣 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

🔗 参考文献

[1]邢国通.风电机组参与电网调频的能力研究[J].[2023-10-26].

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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