【lssvm回归预测】基于哈里斯鹰算法优化最小二乘支持向量机HHO-lssvm实现数据回归预测附matlab代码

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内容介绍

在当今世界上，可再生能源的重要性越来越被人们所认识和重视。风能作为一种广泛利用的可再生能源，其预测和优化在风电行业中具有重要意义。风电预测是指通过对风速、风向等气象因素进行分析和预测，来预测未来一段时间内的风电发电量。这对于风电场的运维管理以及电力系统的调度和规划都具有重要的指导意义。

在风电预测中，数据回归预测算法是一种常用的方法。而在这篇博文中，我们将介绍一种基于哈里斯鹰算法优化最小二乘支持向量机（HHO-lssvm）的数据回归预测算法流程。

首先，让我们来了解一下最小二乘支持向量机（lssvm）算法。lssvm是一种非常有效的机器学习算法，它通过寻找一个最优超平面来进行数据分类或回归。在数据回归预测中，lssvm可以通过学习已有数据的特征和目标值之间的关系，来预测未知数据的目标值。

然而，lssvm算法的性能很大程度上依赖于其参数的选择。为了解决这个问题，我们引入了哈里斯鹰算法（HHO）进行参数优化。HHO是一种基于仿生学的优化算法，它模拟了哈里斯鹰在捕食过程中的行为，通过不断地搜索和迭代来寻找最优解。通过将HHO与lssvm算法相结合，我们可以得到更准确和可靠的风电预测结果。

下面是基于哈里斯鹰算法优化最小二乘支持向量机HHO-lssvm的数据回归预测算法流程：

1. 收集风速、风向等气象因素的历史数据，并将其划分为训练集和测试集。

2. 初始化HHO算法的参数，包括哈里斯鹰种群的大小、最大迭代次数等。

3. 使用HHO算法对lssvm算法的参数进行优化，得到最优参数。

4. 使用优化后的参数构建lssvm模型，并使用训练集进行训练。

5. 使用训练好的lssvm模型对测试集进行预测，得到风电发电量的预测结果。

6. 评估预测结果的准确性和可靠性，可以使用均方根误差（RMSE）等指标进行评估。

通过以上流程，我们可以得到基于哈里斯鹰算法优化最小二乘支持向量机HHO-lssvm的风电预测结果。这种算法不仅能够提高预测的准确性和可靠性，还能够减少参数选择的主观性和随机性。因此，它在风电行业中具有广泛的应用前景。

总结起来，风电预测是风电行业中一项重要的工作，它对于风电场的运维管理和电力系统的调度和规划都具有重要的指导意义。基于哈里斯鹰算法优化最小二乘支持向量机HHO-lssvm的数据回归预测算法是一种有效的预测方法，它能够提高预测的准确性和可靠性，并减少参数选择的主观性和随机性。希望通过这篇博文的介绍，能够增加大家对于风电预测算法的了解，并为风电行业的发展做出贡献。

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] 吕海建.基于多元复合储能的风电场输出功率指令优化策略研究[D].河北大学[2023-11-04].DOI:CNKI:CDMD:2.1018.958098.

[2] 刘云,易松.基于双参数最小二乘支持向量机(TPA-LSSVM)的风电时间序列预测模型的优化研究[J].北京化工大学学报：自然科学版, 2019, 46(2):6.DOI:CNKI:SUN:BJHY.0.2019-02-015.

[3] 李霄,王昕,郑益慧,等.基于改进最小二乘支持向量机和预测误差校正的短期风电负荷预测[J].电力系统保护与控制, 2015, 43(11):7.DOI:JournalArticle/5b3bc5b2c095d70f008e483e.

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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

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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

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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

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