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🔥 内容介绍

随着气候变化的日益严重，可再生能源的重要性越来越被人们所认识和重视。风能作为一种广泛可利用的可再生能源，受到了广泛关注。然而，由于风能的不稳定性和不可控性，风电预测成为了风电行业中一个非常重要的问题。准确地预测风电的发电量可以帮助调度风电场的运行，提高发电效率，减少能源浪费。

为了解决风电预测的问题，研究人员提出了各种各样的预测算法。其中，极限学习机（ELM）是一种基于单层前向神经网络的机器学习算法，具有快速训练速度和良好的泛化能力。然而，由于ELM的参数选择对其性能有很大的影响，如何选择合适的参数成为了一个挑战。

为了解决ELM参数选择的问题，本文提出了一种基于猎食者算法的优化方法，称为HPO-ELM。猎食者算法是一种模拟自然界中食物链关系的优化算法，通过模拟猎食者的行为来寻找最优解。在HPO-ELM中，猎食者算法被用于优化ELM的参数选择，以提高其预测性能。

HPO-ELM的算法流程如下：

1. 收集风电数据集：首先，需要收集风电数据集，包括风速、风向、温度等相关数据。这些数据将用于训练和测试风电预测模型。
2. 数据预处理：对收集到的风电数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、特征选择等。预处理的目的是提高模型的预测性能和稳定性。
3. 参数初始化：初始化ELM模型的参数，包括隐含层节点数、输入权重和偏置。这些参数将在优化过程中被调整。
4. 猎食者算法优化：利用猎食者算法对ELM模型的参数进行优化。猎食者算法通过模拟猎食者的行为，如寻找猎物、追踪和攻击猎物等，来寻找最优解。在HPO-ELM中，猎食者算法被用于优化ELM的参数选择，以提高其预测性能。
5. 模型评估：使用优化后的ELM模型对测试数据进行预测，并计算预测结果与实际结果之间的误差。常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
6. 结果分析：对优化后的ELM模型的预测结果进行分析和解释。通过分析预测结果，可以评估模型的预测性能和稳定性，为风电行业提供决策支持。

通过以上流程，HPO-ELM可以有效地优化极限学习机的参数选择，提高风电预测的准确性和稳定性。猎食者算法作为一种优化算法，具有全局收敛性和较强的搜索能力，可以帮助寻找到更好的参数组合，从而提高模型的预测能力。

总之，基于猎食者算法优化极限学习机HPO-ELM实现风电预测算法流程是一个非常有前景和挑战性的研究方向。通过合理地选择和优化参数，可以提高风电预测的准确性和稳定性，为风电行业的发展做出贡献。希望本文的介绍能够为相关研究提供一定的参考和启发。

📣 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] 刘帅.基于海洋捕食者算法优化极限学习机的光伏系统发电功率短期预测[J].信息技术与信息化, 2023(5):55-59.

[2] 高天祯.基于风电功率区间预测的电网风电接纳能力评估[D].兰州理工大学[2023-11-03].

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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