基于PSO-BP神经网络的风电功率预测研究论文复现

风电功率预测。基于PSO-BP神经网络的风电功率预测论文复现。matlab程序,注释清晰。

% 清空环境变量
close all
clc
clear
%读取数据
load traindata1011 A O 
load goontest inputtest_may16 outputtest_may16

%训练数据和预测数据
input_train=A(1:360,:)';
input_test=inputtest_may16(1:24,:)';
output_train=O(1:360)';
output_test=outputtest_may16(1:24)';

global minAllSamOut;
global maxAllSamOut;
[AllSamInn,minAllSamIn,maxAllSamIn,AllSamOutn,minAllSamOut,maxAllSamOut]=...
premnmx(input_train,output_train);

% Evaluating Sample
EvaSamIn=input_test;
EvaSamInn=tramnmx(EvaSamIn,minAllSamIn,maxAllSamIn); % preprocessing
% TargetOfTestSam=output_test; % add reall output of testing samples

global Ptrain;
Ptrain = input_train;
global Ttrain;
Ttrain = output_train;

% Initialize BPN parameters
global indim;
indim=4;
global hiddennum;
hiddennum=5;
global outdim;
outdim=1;

% Initialize PSO parameters
vmax=0.5; % Maximum velocity
minerr=0.001; % Minimum error
wmax=0.90;
wmin=0.30;
global itmax; %Maximum iteration number
itmax=50;
c1=2;
c2=2;
for iter=1:itmax
W(iter)=wmax-((wmax-wmin)/itmax)*iter; % weight declining linearly
end 
% particles are initialized between (a,b) randomly
a=-1; 
b=1;
%Between (m,n), (which can also be started from zero)
m=-1;
n=1;
global N; % number of particles
N=40;

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