【未发表】基于龙格库塔优化算法RUN优化集成学习的核极限学习机KELM-Adaboost实现风电数据预测算法研究附Matlab代码

✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、算法改进、程序设计科研仿真。完整代码获取 定制创新 论文复现私信个人信条做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍一、引言随着全球对清洁能源需求的不断增长风能作为一种可持续的能源来源在电力供应中所占的比重日益增加。然而风电的间歇性和波动性给电力系统的稳定运行带来了挑战。准确的风电数据预测对于电力系统的调度、维护以及能源市场的交易至关重要。本文提出一种基于龙格库塔优化算法RUN优化集成学习的核极限学习机KELM - Adaboost算法旨在提高风电数据预测的精度。二、相关理论基础一核极限学习机KELM极限学习机ELM原理极限学习机是一种单隐层前馈神经网络其输入层与隐层之间的连接权重以及隐层神经元的阈值可以随机生成只需确定隐层神经元的个数然后通过求解线性方程组一次性计算出输出层权重。这种方法大大提高了训练速度避免了传统神经网络复杂的迭代训练过程。二Adaboost 集成学习Adaboost 是一种迭代的集成学习算法通过不断训练弱分类器并根据弱分类器的错误率调整样本的权重使得后续的弱分类器更加关注那些被前面弱分类器误分类的样本。最终将这些弱分类器按照一定的权重组合成一个强分类器。在回归问题中Adaboost 同样适用通过迭代训练多个弱回归器并加权组合来提高预测性能。三龙格库塔优化算法RUN龙格库塔方法最初是用于求解常微分方程的数值解法。在优化领域RUN 算法利用龙格库塔方法的迭代思想通过模拟系统的动态演化过程来寻找最优解。它通过对搜索空间的动态探索自适应地调整搜索方向和步长具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度。三、基于 RUN 优化的 KELM - Adaboost 风电数据预测算法一算法流程⛳️ 运行结果 部分代码%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------​% RUNge Kutta optimizer (RUN)% RUN Beyond the Metaphor: An Efficient Optimization Algorithm Based on Runge Kutta Method% Codes of RUN:http://imanahmadianfar.com/codes/% Website of RUN:http://www.aliasgharheidari.com/RUN.html​% Iman Ahmadianfar, Ali asghar Heidari, Amir H. Gandomi , Xuefeng Chu, and Huiling Chen​% Last update: 04-22-2021​% e-Mail: im.ahmadiangmail.com,i.ahmadianfarbkatu.ac.ir.% e-Mail: as_heidariut.ac.ir, aliasghar68gmail.com,% e-Mail (Singapore): aliasghacomp.nus.edu.sg, t0917038u.nus.edu%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------% Co-author: Ali Asghar Heidari(as_heidariut.ac.ir),Amir H Gandomi,Xuefeng Chu, Huiling Chen(chenhuiling.jlugmail.com),%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------​% After use, please refer to the main paper:% Iman Ahmadianfar, Ali Asghar Heidari,Amir H Gandomi,Xuefeng Chu,Huiling Chen,% RUN Beyond the Metaphor: An Efficient Optimization Algorithm Based on Runge Kutta Method% Expert Systems With Applications, 2021, 115079, https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115079 (Q1, 5-Year Impact Factor: 5.448, H-INDEX: 184)%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------% You can also follow the paper for related updates in researchgate: https://www.researchgate.net/profile/Iman_Ahmadianfar% Researchgate: https://www.researchgate.net/profile/Ali_Asghar_Heidari.​% Website of RUN:% http://www.aliasgharheidari.com/RUN.html​% You can also use and compare with our other new optimization methods:%(GBO)-2020-http://www.imanahmadianfar.com/codes.%(HGS)-2021- http://www.aliasgharheidari.com/HGS.html%(SMA)-2020- http://www.aliasgharheidari.com/SMA.html%(HHO)-2019- http://www.aliasgharheidari.com/HHO.html%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------​​%%function SMRungeKutta(XB,XW,DelX)​dimsize(XB,2);Crandi([1 2])*(1-rand);r1rand(1,dim);r2rand(1,dim);​K1 0.5*(rand*XW-C.*XB);K2 0.5*(rand*(XWr2.*K1.*DelX/2)-(C*XBr1.*K1.*DelX/2));K3 0.5*(rand*(XWr2.*K2.*DelX/2)-(C*XBr1.*K2.*DelX/2));K4 0.5*(rand*(XWr2.*K3.*DelX)-(C*XBr1.*K3.*DelX));​XRK (K12.*K22.*K3K4);SM1/6*XRK;end​ 参考文献[1]张德全,魏忠军,汤健,等.基于进化算法优化的混合核极限学习机建模[J].控制工程, 2013, 20(6):4.DOI:10.3969/j.issn.1671-7848.2013.06.032.更多免费数学建模和仿真教程关注领取