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哪里有门户网站开发公司,高端网站建设定制,创意设计之都,抖音营销网站建设价格#x1f4a5;#x1f4a5;#x1f49e;#x1f49e;欢迎来到本博客❤️❤️#x1f4a5;#x1f4a5; #x1f3c6;博主优势#xff1a;#x1f31e;#x1f31e;#x1f31e;博客内容尽量做到思维缜密#xff0c;逻辑清晰#xff0c;为了方便读者。 ⛳️座右铭欢迎来到本博客❤️❤️博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。⛳️座右铭行百里者半于九十。⛳️赠与读者‍做科研涉及到一个深在的思想系统需要科研者逻辑缜密踏实认真但是不能只是努力很多时候借力比努力更重要然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学什么是电的时候不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母哲学就是追究终极问题寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路它不足为你揭示全部问题的答案但若能让人胸中升起一朵朵疑云也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。或许雨过云收神驰的天地更清朗.......1 概述基于角蜥蜴算法Horned Lizard Optimization Algorithm, HLOA优化BP神经网络的风电功率预测研究是一个结合了新型智能优化算法与经典神经网络模型的前沿探索。以下是对该研究方向的详细阐述一、研究背景与意义风能作为一种清洁、可再生的能源在全球范围内得到了广泛的关注和应用。然而风能的波动性和间歇性给风电并网带来了挑战限制了风电技术的发展和应用。因此研究风电功率预测技术提高风电发电的稳定性和可预测性对于优化电网调度、减少能源浪费具有重要意义。BP神经网络作为一种经典的神经网络模型具有强大的非线性映射能力和学习能力被广泛应用于风电功率预测中。然而传统的BP神经网络在预测精度和收敛速度方面仍存在不足需要通过优化算法进行改进。角蜥蜴算法HLOA作为一种新型的元启发式算法灵感来源于角蜥蜴的隐藏、皮肤变黑或变亮、血液喷射和移动-逃跑等生物行为。该算法具有进化能力强、搜索速度快、寻优能力强的特点为优化BP神经网络提供了新的思路和方法。二、研究方法数据预处理收集风电场的历史天气信息、实时发电功率数据等进行数据清洗、特征提取和归一化处理为后续建模提供高质量的数据集。BP神经网络建模根据风电功率预测的需求设计BP神经网络的拓扑结构包括输入层、隐藏层和输出层的节点数、激活函数等。角蜥蜴算法优化利用角蜥蜴算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。具体步骤包括初始化角蜥蜴算法的参数如种群大小、迭代次数、搜索空间等。将BP神经网络的初始权值和阈值作为角蜥蜴算法的搜索代理在解空间中进行搜索。根据角蜥蜴算法的生物行为如隐藏、皮肤颜色变化、喷血防御和移动逃避等更新搜索代理的位置即BP神经网络的权值和阈值。评估更新后的BP神经网络的性能如预测精度、收敛速度等作为角蜥蜴算法的适应度函数。重复迭代直到满足终止条件如达到最大迭代次数、适应度函数值不再显著变化等。模型验证与评估利用测试数据集对优化后的BP神经网络进行验证和评估分析预测精度、误差分布等指标验证模型的有效性和可靠性。三、研究挑战与展望数据质量问题风电功率预测的准确性高度依赖于数据的质量。在实际应用中需要解决数据缺失、异常值等问题提高数据预处理的效果。模型泛化能力优化后的BP神经网络需要在不同的风电场和气象条件下进行验证以评估其泛化能力。未来可以进一步研究如何提高模型的适应性和鲁棒性。算法融合角蜥蜴算法与BP神经网络的结合是一种新的尝试。未来可以尝试将其他优化算法与BP神经网络相结合探索更多可能性。实时预测风电功率预测需要满足实时性要求。未来可以研究如何优化算法的计算效率提高预测的实时性。综上所述基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的风电功率预测研究是一个具有挑战性的前沿课题。通过深入研究和实践有望为风电技术的发展和应用提供有力支持。2 运行结果包括以下几种优化算法部分代码%% 调用算法disp(正在优化请等待……)H1 cell2mat(str(number));eval([[fMin , bestX, Convergence_curve ] ,H1,(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj);])%% 绘制进化曲线figureplot(Convergence_curve,k-,linewidth,2)xlabel(进化代数)ylabel(均方误差)legend(最佳适应度)title(进化曲线)setdemorandstream(temp);%此行代码用于生成随机数种子确保结果可以复现[~,optimize_test_simu]fitness(bestX,inputnum,hiddennum_best,outputnum,net,inputn,outputn,inputn_test,outputps,output_test);%% 比较算法预测值str{真实值,标准BP,优化后BP};figure(Units, pixels, ...Position, [300 300 860 370]);plot(output_test,-,Color,[0 1 0])hold onplot(test_simu0,-.,Color,[1 1 0])hold onplot(optimize_test_simu,-,Color,[0 0 1])legend(str)set (gca,FontSize,12,LineWidth,1.2)box offlegend Box off%% 比较算法误差test_y output_test;Test_all [];y_test_predict test_simu0;[test_MAE,test_MAPE,test_MSE,test_RMSE,test_R2]calc_error(y_test_predict,test_y);Test_all[Test_all;test_MAE test_MAPE test_MSE test_RMSE test_R2];y_test_predict optimize_test_simu;[test_MAE,test_MAPE,test_MSE,test_RMSE,test_R2]calc_error(y_test_predict,test_y);Test_all[Test_all;test_MAE test_MAPE test_MSE test_RMSE test_R2];str{真实值,标准BP,优化后BP};str1str(2:end);str2{MAE,MAPE,MSE,RMSE,R2};data_outarray2table(Test_all);data_out.Properties.VariableNamesstr2;data_out.Properties.RowNamesstr1;disp(data_out)%% 柱状图 MAE MAPE RMSE 柱状图适合量纲差别不大的color [0 1 00.1339 0.7882 0.85880.1525 0.6645 0.12900.8549 0.9373 0.82750.1551 0.2176 0.86270.7843 0.1412 0.13730.2000 0.9213 0.81760.5569 0.8118 0.78821.0000 0.5333 0.5176];figure(Units, pixels, ...Position, [300 300 660 375]);plot_data_tTest_all(:,[1,2,4]);bbar(plot_data_t,0.8);hold onfor i 1 : size(plot_data_t,2)x_data(:, i) b(i).XEndPoints;endfor i 1:size(plot_data_t,2)b(i).FaceColor color(i,:);b(i).EdgeColor[0.3353 0.3314 0.6431];b(i).LineWidth1.2;endfor i 1 : size(plot_data_t,1)-1xilnk(x_data(i, end) x_data(i1, 1))/2;b1xline(xilnk,--,LineWidth,1.2);hold onendaxgca;legend(b,str1,Location,best)ax.XTickLabels {MAE, MAPE, RMSE};set(gca,FontSize,10,LineWidth,1)box offlegend box off%% 二维图figureplot_data_t1Test_all(:,[1,5]);MarkerType{*,,pentagram,^,v};for i 1 : size(plot_data_t1,2)scatter(plot_data_t1(1,i),plot_data_t1(2,i),120,MarkerType{i},filled)hold onendset(gca,FontSize,12,LineWidth,2)box offlegend box offlegend(str1,Location,best)xlabel(MAE)ylabel(R2)grid on%% 雷达图figure(Units, pixels, ...Position, [150 150 520 500]);Test_all1Test_all./sum(Test_all); %把各个指标归一化到一个量纲Test_all1(:,end)1-Test_all(:,end);RCradarChart(Test_all1);str3{MAE,MAPE,MSE,RMSE,R2};RC.PropNamestr3;RC.ClassNamestr1;RCRC.draw();RC.legend();RC.setBkg(FaceColor,[1,1,1])RC.setRLabel(Color,none)colorList[181 86 29;78 101 155;184 168 207;231 188 198;182 118 108;239 164 132;253 207 158]./255;for n1:RC.ClassNumRC.setPatchN(n,Color,colorList(n,:),MarkerFaceColor,colorList(n,:))end%%figure(Units, pixels, ...Position, [150 150 920 600]);t tiledlayout(flow,TileSpacing,compact);for i1:length(Test_all(:,1))nexttileth1 linspace(2*pi/length(Test_all(:,1))/2,2*pi-2*pi/length(Test_all(:,1))/2,length(Test_all(:,1)));r1 Test_all(:,i);[u1,v1] pol2cart(th1,r1);Mcompass(u1,v1);for j1:length(Test_all(:,1))M(j).LineWidth 2;M(j).Color colorList(j,:);endtitle(str2{i})set(gca,FontSize,10,LineWidth,1)endlegend(M,str1,FontSize,10,LineWidth,1,Box,off,Location,southoutside)3参考文献文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。[1]尹相国,张文,胡柏华,等.基于BP神经网络算法的新一代智能变电站控制障碍分析与定位技术研究[J].自动化与仪器仪表, 2023(8):144-149.、[2]李伟,何鹏举,杨恒,等.基于粗糙集和改进遗传算法优化BP神经网络的算法研究[J].西北工业大学学报, 2012, 30(4):6.DOI:10.3969/j.issn.1000-2758.2012.04.022.[3]王晓荣,伦淑娴.基于改进粒子群算法的BP神经网络优化研究[J].渤海大学学报(自然科学版), 2008.DOI:JournalArticle/5aec645bc095d710d4ff1b17.[3]邹琼,吴曦,张杨,et al.基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络模型对2型糖尿病肾病的预测研究[J].中国全科医学, 2024, 27(08):961-970.DOI:10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0360.4 Matlab代码、数据资料获取更多粉丝福利MATLAB|Simulink|Python资源获取