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内容介绍

风速预测在可再生能源利用和电网稳定性方面至关重要。本文提出了一种基于秃鹰算法优化卷积神经网络结合支持向量机（BES-CNN-SVM）的多输入单输出风速预测方法。该方法充分利用了卷积神经网络的特征提取能力和支持向量机的回归能力，并通过秃鹰算法优化了模型超参数，提高了预测精度。

引言

风速预测是风能利用和电网稳定运行的关键技术。传统的风速预测方法通常基于统计模型或物理模型，但这些方法往往存在预测精度低、鲁棒性差等问题。近年来，机器学习技术在风速预测领域得到了广泛应用，表现出良好的预测效果。

方法

本文提出的BES-CNN-SVM方法包括以下步骤：

1. **数据预处理：**对原始风速数据进行归一化处理，消除数据尺度差异。

2. **卷积神经网络（CNN）特征提取：**使用CNN提取风速数据的时序特征。CNN具有强大的特征提取能力，可以自动学习风速数据中具有预测性的特征。

3. **秃鹰算法超参数优化：**采用秃鹰算法优化CNN和SVM的超参数，包括卷积核大小、池化大小、SVM核函数和惩罚参数等。秃鹰算法是一种高效的优化算法，可以快速找到最优超参数组合。

4. **支持向量机（SVM）回归：**使用优化后的SVM模型对CNN提取的特征进行回归，得到最终的风速预测结果。SVM是一种强大的回归算法，具有良好的泛化能力和鲁棒性。

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');​%%  数据分析num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例outdim = 1;                                  % 最后一列为输出num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度​%%  划分训练集和测试集P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';N = size(P_test, 2);​

️ 运行结果

实验结果

本文使用真实的风速数据对BES-CNN-SVM方法进行了实验验证。实验结果表明，该方法在不同风速预测场景下均表现出优异的预测精度。与传统的风速预测方法相比，BES-CNN-SVM方法的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）显著降低。

结论

本文提出的BES-CNN-SVM方法是一种有效的多输入单输出风速预测方法。该方法结合了卷积神经网络的特征提取能力、支持向量机的回归能力和秃鹰算法的超参数优化能力，提高了风速预测的精度和鲁棒性。该方法可以为可再生能源利用和电网稳定运行提供可靠的风速预测依据。

参考文献

[1] 陶玉波.风力发电场短期风速预测系统的研究与设计[J].昆明理工大学[2024-02-24].

[2] 梁涛,孙天一,邹继行,等.基于GA优化的加权LSSVM短期风速预测[J].高技术通讯, 2019, 29(2):7.DOI:CNKI:SUN:GJSX.0.2019-02-006.

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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

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

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2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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

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3 路径规划方面

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4 无人机应用方面

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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、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合