【HLOA-BP】基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）
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本文目录如下：
目录
⛳️赠与读者
1 概述
一、研究背景与意义
二、研究方法
三、研究挑战与展望
2 运行结果
3 参考文献
4 Matlab代码、数据
⛳️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
figure
plot(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 on
plot(test_simu0,'-.','Color',[1 1 0])
hold on
plot(optimize_test_simu,'-','Color',[0 0 1])
legend(str)
set (gca,"FontSize",12,'LineWidth',1.2)
box off
legend 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'};
str1=str(2:end);
str2={'MAE','MAPE','MSE','RMSE','R2'};
data_out=array2table(Test_all);
data_out.Properties.VariableNames=str2;
data_out.Properties.RowNames=str1;
disp(data_out)
%% 柱状图 MAE MAPE RMSE 柱状图适合量纲差别不大的
color= [0 1 0
0.1339 0.7882 0.8588
0.1525 0.6645 0.1290
0.8549 0.9373 0.8275
0.1551 0.2176 0.8627
0.7843 0.1412 0.1373
0.2000 0.9213 0.8176
0.5569 0.8118 0.7882
1.0000 0.5333 0.5176];
figure('Units', 'pixels', ...
'Position', [300 300 660 375]);
plot_data_t=Test_all(:,[1,2,4])';
b=bar(plot_data_t,0.8);
hold on
for i = 1 : size(plot_data_t,2)
x_data(:, i) = b(i).XEndPoints';
end
for i =1:size(plot_data_t,2)
b(i).FaceColor = color(i,:);
b(i).EdgeColor=[0.3353 0.3314 0.6431];
b(i).LineWidth=1.2;
end
for i = 1 : size(plot_data_t,1)-1
xilnk=(x_data(i, end)+ x_data(i+1, 1))/2;
b1=xline(xilnk,'--','LineWidth',1.2);
hold on
end
ax=gca;
legend(b,str1,'Location','best')
ax.XTickLabels ={'MAE', 'MAPE', 'RMSE'};
set(gca,"FontSize",10,"LineWidth",1)
box off
legend box off
%% 二维图
figure
plot_data_t1=Test_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 on
end
set(gca,"FontSize",12,"LineWidth",2)
box off
legend box off
legend(str1,'Location','best')
xlabel('MAE')
ylabel('R2')
grid on
%% 雷达图
figure('Units', 'pixels', ...
'Position', [150 150 520 500]);
Test_all1=Test_all./sum(Test_all); %把各个指标归一化到一个量纲
Test_all1(:,end)=1-Test_all(:,end);
RC=radarChart(Test_all1);
str3={'MAE','MAPE','MSE','RMSE','R2'};
RC.PropName=str3;
RC.ClassName=str1;
RC=RC.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 n=1:RC.ClassNum
RC.setPatchN(n,'Color',colorList(n,:),'MarkerFaceColor',colorList(n,:))
end
%%
figure('Units', 'pixels', ...
'Position', [150 150 920 600]);
t = tiledlayout('flow','TileSpacing','compact');
for i=1:length(Test_all(:,1))
nexttile
th1 = 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);
M=compass(u1,v1);
for j=1:length(Test_all(:,1))
M(j).LineWidth = 2;
M(j).Color = colorList(j,:);
end
title(str2{i})
set(gca,"FontSize",10,"LineWidth",1)
end
legend(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.
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