【光伏预测】基于matlab豪猪算法优化高斯过程回归CPO

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一、 豪猪算法优化高斯过程回归CPO-GPR光伏预测

1 豪猪算法

凤头豪猪优化者(CPO)。该成果于2024年1月发表在中科院第一领域SCI顶级期刊Knowledge-Based Systems（IF=8.8）上。

1.1 简介

受到Crested Porcupine（CP）各种防御行为的启发，该工具用于精确优化各种优化问题，特别是涉及大规模攻击的问题。从最不具有攻击性到最具攻击性，冠豪猪使用四种不同的防御机制：视觉、听觉、嗅觉和身体攻击。第一和第二防御策略（视觉和声音）反映了CPO的探索行为，第三和第四防御策略（嗅觉和物理攻击）反映了CPO的剥削行为。该算法提出了一种称为循环减少技术的新策略，该策略模拟并非所有CP 都会激活防御机制，而只会激活受威胁的介词。该策略提高了收敛速度和种群多样性。

1.2 数学建模

1.2.1 种群初始化

传统随机初始化种群

1.2.2 循环人口减少技术（CPR）

它不仅加速收敛，而且保持人口多样性。该策略模拟了这样的想法：并非所有CP 都会激活防御机制，而只会激活那些受到威胁的CP。因此，在该策略中，在优化过程中从种群中取出一些CP以加速收敛并重新引入种群中以增加多样性并避免陷入局部极小值。该循环基于循环变量T。运行数学模型来确定优化过程。

1）初级防御策略

当CP 注意到捕食者时，它会举起羽毛并开始拍打翅膀，以制造额外的印象。因此，捕食者有两个选择：靠近它或远离它。使用正态分布对这些选项进行数学模拟以生成随机值。如果这些随机值小于1或大于-1，则鼓励向CP移动。否则，掠夺者就会远离CP。

2）第二防御策略

在这一策略中，CP 使用声学方法制造噪音并恐吓捕食者。当捕食者接近豪猪时，豪猪的声音会变得更大。

3）第三次防御策略

在这种策略中，CP 会分泌一种恶臭，这种气味会在它们周围扩散，以阻止掠食者靠近。

4）第四防御战略

最后的策略是物理攻击。当捕食者接近时，CP会采取物理攻击，并用短而粗的翅膀进行攻击。在物理攻击期间，两个物体强耦合并代表一维非弹性碰撞。

2 Porcupine算法优化高斯过程回归CPO-GPR太阳能功率预测

豪猪算法（协方差矩阵自适应进化策略，CMA-ES）是一种基于进化策略的全局优化方法，主要用于连续搜索空间的优化问题，例如高斯过程回归（GPR）。 CPO-GPR（高斯过程回归的协方差参数优化）是将CMA-ES应用于高斯过程模型以提高太阳能预测模型性能的方法。

在太阳能预测中，GPR通常用于捕获时间序列数据中复杂的非线性关系，而CMA-ES适应高维非凸参数空间来生成最优高斯过程，可以找到协方差函数结构、长度尺度。参数等。 CPO-GPR 的具体步骤包括：

(1)初始化：设置CMA-ES的种群规模、适应度函数（太阳能发电量预测的误差指标）等基本参数。

（2）自适应步长和协方差矩阵更新：CMA-ES根据当前群体表现动态调整步长和协方差矩阵，以更好地探索未知区域，避免陷入局部优化。

(3) 采样：从适应的分布中生成新的参数组合，并使用这些参数来训练新的GPR 模型。

(4)训练和评估：使用新参数训练GPR模型并计算预测性能作为适应度值。

（5）选择和复制：根据适应度选择最佳个体，对其进行复制和适应性变异，产生下一代种群。

(6)迭代：重复上述步骤，直到达到预定的迭代次数或适应度值达到满意的水平。

二、部分源代码

%% 清除环境变量

warning off %关闭报警信息

关闭全部% 关闭打开的图形窗口

清除% 清除变量

clc % 清除命令行

%% 导入数据

res=xlsread(\’数据集.xlsx\’);

数据分析

num_size=0.7；训练集与数据集的比率

outdim=1; % 将输出最后一列。

num_samples=size(res, 1); % 样本数

res=res(randperm(num_samples), % 对数据集进行打乱（如果不想打乱，请注释掉这一行）

num_train_s=round(num_size * num_samples); % 训练集中的样本数

f_=size(res, 2) – 输入特征的%尺寸；

%% 分割训练集和测试集

P_train=res(1: num_train_s, 1: f_)‘;

T_train=res(1: num_train_s, f_ + 1: end)’;

M=大小(P_train, 2);

P_test=res(num_train_s + 1: end, 1: f_)`;

T_test=res(num_train_s + 1: 完成， f_ + 1: 完成)\’;

N=大小(P_test, 2);

%% 数据标准化

[p_train, ps_input]=mapminmax(P_train, 0, 1);

p_test=mapminmax(\’应用\’, P_test, ps_input);

[t_train, ps_output]=mapminmax(T_train, 0, 1);

t_test=mapminmax(‘应用’, T_test, ps_output);

%% 转置以适合模型

p_train=p_train\’; p_test=p_test\’;

t_train=t_train’; t_test=t_test’;

三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1个Matlab版本

2014a

2 参考文献

[1]徐瑞东，戴宇，孙晓燕，基于神经网络的光伏阵列BP温度预测[J]，2012。

[2] 张立峰，刘旭，基于CNN-GRU神经网络的短期负荷预测[J]

3 条评论

简介本部分摘自网络，供参考。如有侵权，请联系我们删除。

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1 各类智能优化算法的改进及应用

1.1 PID优化

1.2 VMD优化

1.3 配电网改造

1.4 三维包装

1.5 微电网优化

1.6 布局优化

1.7 优化参数

1.8 成本优化

1.9 充电优化

1.10 日程优化

1.11 电价优化

1.12 出发优化

1.13 优化分配

1.14 覆盖优化

1.15 优化控制

1.16 库存优化

1.17 路由优化

1.18 优化设计

1.19 位置优化

1.20 无线电波吸收优化

1.21 优化选址

1.22 优化行为

1.23 分配优化

1.24 优化组合

1.25 安排研讨会

1.26 生产排程

1.27 经济调度

1.28 装配线调度

1.29 水库调节

1.30 货位优化

1.31 公交时刻表优化

1.32 集装箱船装载优化

1.33 水泵组合优化

1.34 优化医疗资源配置

1.35 可视区域基站和无人机选址优化

2 使用机器学习和深度学习进行分类和预测

2.1 机器学习和深度学习的分类

2.1.1 BiLSTM双向长短期记忆神经网络分类

2.1.2 BP神经网络的分类

2.1.3 CNN卷积神经网络分类

2.1.4 DBN深度信念网络分类

2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类

2.1.6 ELMAN递归神经网络分类

2.1.7 ELM极限学习机分类

2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类

2.1.9 GRU门周期单元分类

2.1.10 KELM混合核极限学习机分类

2.1.11 KNN分类

2.1.12 LSSVM最小二乘支持向量机分类

2.1.13 LSTM长短期记忆网络分类

2.1.14 MLP全连接神经网络分类

2.1.15 PNN概率神经网络分类

2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类

2.1.17 RF随机森林分类

2.1.18 SCN随机配置网络模型分类

2.1.19 SVM支持向量机分类

2.1.20 XGBOOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测

2.2.1 AFIS自适应模糊神经网络预测

2.2.2 ANN人工神经网络预测

2.2.3 ARMA自回归移动平均模型预测

2.2.4 BF粒子滤波器的预测

2.2.5 BiLSTM双向长短期记忆神经网络预测

2.2.6 BLS广度学习神经网络预测

2.2.7 BP神经网络预测

2.2.8 CNN卷积神经网络预测

2.2.9 DBN深度信念网络预测

2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测

2.2.11 DKELM回归预测

2.2.12 ELMAN递归神经网络预测

2.2.13 ELM极限学习机预测

2.2.14 ESN回波状态网络预测

2.2.15 FNN前馈神经网络预测

2.2.16 GMDN预测

2.2.17 GMM高斯混合模型预测

2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测

2.2.19 GRU门循环单元预测

2.2.20 KELM混合核极限学习机预测

2.2.21 LMS最小均方算法预测

2.2.22 LSSVM最小二乘支持向量机预测

2.2.23 LSTM长短期记忆网络预测

2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测

2.2.25 使用RELM 进行鲁棒极限学习机预测

2.2.26 RF随机森林预测

2.2.27 RNN循环神经网络预测

2.2.28 RVM相关向量机预测

2.2.29 SVM支持向量机预测

2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测

2.2.31 XGBoost回归预测

2.2.32 模糊预测

2.2.33 奇异谱分析法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用的预测

CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、停车位预测、虫疫预测、极板厚度预测、电池健康预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、太阳能发电预测、轨迹预测、飞机发动机寿命预测、外汇预测、混凝土强度预测、加热炉温度预测、价格预测、交通流量预测、家庭消费指数预测、空气质量预测、食品温度预测、温度预测、水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3. 图像处理

3.1 图像边缘检测

3.2 图像处理

3.3 图像分割

3.4 图像分类

3.5 图像跟踪

3.6 图像加密与解密

3.7 图像采集

3.8 图像配准

3.9 拼接图像

3.10 图像评价

3.11 图像去噪

3.12 图像融合

3.13 图像识别

3.13.1 表盘识别

3.13.2 车道识别

3.13.3 车辆计数

3.13.4 车辆识别

3.13.5 车牌识别

3.13.6 车位识别

3.13.7 尺寸检验

3.13.8 答题卡识别

3.13.9 器具识别

3.13.10 跌倒检测

3.13.11 动物识别

3.13.12 二维码识别

3.13.13 发票识别

3.13.14 服装识别

3.13.15 汉字识别

3.13.16 红绿灯识别

3.13.17 虹膜识别

3.13.18 火灾探测

3.13.19 疾病分类

3.13.20 交通标志识别

3.13.21 卡号识别

3.13.22 面罩识别

3.13.23 裂纹识别

3.13.24 目标跟踪

3.13.25 疲劳检测

3.13.26 标志标识

3.13.27 草的识别

3.13.28 人脸识别

3.13.29 人民币识别

3.13.30身份证识别

3.13.31 手势识别

3.13.32 数字和字母识别

3.13.33 手掌识别

3.13.34叶子识别

3.13.35 水果识别

3.13.36 条码识别

3.13.37 温度检测

3.13.38 缺陷检测

3.13.39 芯片检测

3.13.40 行为识别

3.13.41 验证码识别

3.13.42 原料药鉴别

3.13.43 硬币识别

3.13.44 邮政编码识别

3.13.45 卡片识别

3.13.46 指纹认证

3.14 图像修复

3.15 图像压缩

3.16 图像隐写术

3.17 图像校正

3.18 图像重建

4 路线规划方面

4.1 旅行商问题（TSP）

4.1.1 单独旅行商问题（TSP）

4.1.2 多重旅行商问题（MTSP）

4.2 车辆路径问题（VRP）

4.2.1 车辆路径问题（VRP）

4.2.2 容量车辆路径问题（CVRP）

4.2.3 容量+时间窗+距离的车辆路径问题（DCTWVRP）

4.2.4 容量+距离车辆路径问题（DCVRP）

4.2.5 远程车辆路由问题（DVRP）

4.2.6 充电站+时间窗（ETWVRP）车辆路径问题

4.2.3 多容量车辆路径问题（MCVRP）

4.2.4 按距离计算的多车辆路径问题（MDVRP）

4.2.5 收送货车同步路径问题（SDVRP）

4.2.6 时间窗+容量车辆路径问题（TWCVRP）

4.2.6 时间窗车辆路径问题（TWVRP）

4.3 多式联运问题

4.4 机器人路径规划

4.4.1 避障路线规划

4.4.2 迷宫路径规划

4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 规划配送路线

4.5.1 冷链配送路线规划

4.5.2 规划外卖配送路线

4.5.3 规划口罩分发路线

4.5.4 给药途径规划

4.5.5 规划配送路线（包括充电站）

4.5.6 连锁超市分销渠道规划

4.5.7 无人机结合车辆配送路线规划

4.6 无人机航线规划

4.6.1 飞行器仿真

4.6.2 无人机飞行作业

4.6.3 无人机轨迹跟踪

4.6.4 无人机群模拟

4.6.5 无人机3D路径规划

4.6.6 无人机编队

4.6.7 无人机联合任务

4.6.8 无人机任务分配

5 音频处理

5.1 语音情感识别

5.2 声源定位

5.3 特征提取

5.4 音频编码

5.5 音频处理

5.6 音频分离

5.7 语音分析

5.8 语音合成

5.9 音频加密

5.10 音频噪声去除

5.11 语音识别

5.12 音频压缩

5.13 隐藏音频

6 元胞自动机

6.1 元胞自动机病毒模拟

6.2 元胞自动机的城市规划

6.3 元胞自动机流量

6.4 元胞自动机气体

6.5 元胞自动机人员的疏散

6.6 元胞自动机野火

6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理

7.1 故障信号诊断分析

7.1.1 齿轮损坏的识别

7.1.2 异步电机转子导条损坏的诊断

7.1.3 滚动内外圈故障诊断分析

7.1.4 电机故障诊断分析

7.1.5 轴承故障诊断分析

7.1.6 齿轮箱故障诊断分析

7.1.7 三相逆变器故障诊断分析

7.1.8 柴油机故障诊断

7.2 雷达通信

7.2.1 FMCW 仿真

7.2.2 GPS干扰预防

7.2.3 雷达LFM

7.2.4 雷达MIMO

7.2.5 雷达角度测量

7.2.6 雷达图像处理

7.2.7 雷达定位

7.2.8 雷达回波

7.2.9 雷达探测

7.2.10 雷达数字信号处理

7.2.11 雷达通信

7.2.12 雷达相控阵

7.2.13 雷达信号分析

7.2.14 雷达预警

7.2.15 雷达脉冲压缩

7.2.16 天线方向图

7.2.17 雷达杂波模拟

7.3 生物电信号

7.3.1 肌电信号EMG

7.3.2 脑电信号

7.3.3 心电信号

7.3.4 心脏模拟

7.4 通讯系统

7.4.1 到达方向的估计

7.4.2 到达协议

7.4.3 编码和解码

7.4.4 变分模态分解

7.4.5 超宽带仿真

7.4.6 多径衰落模拟

7.4.7 手机网络

7.4.8 管道泄漏

7.4.9 经验模态分解

7.4.10 滤波器设计

7.4.11 模拟信号传输

7.4.12 模拟信号调制

7.4.13 数字基带信号

7.4.14 数字频道

7.4.15 数字信号处理

7.4.16 数字信号传输

7.4.17 数字信号的噪声去除

7.4.18 水下声学通信

7.4.19 通讯模拟

7.4.20 无线传输

7.4.21 误码率模拟

7.4.22 现代通信

7.4.23 信道估计

7.4.24 信号检测

7.4.25 信号融合

7.4.26 信号识别

7.4.27 压缩传感

7.4.28 噪声模拟

7.4.29 噪声干扰

7.5 无人机通讯

7.6 无线传感器位置和布局

7.6.1 无线传感器网络定位

7.6.2 高估计

7.6.3 过滤跟踪

7.6.4 定位

7.6.4.1 DV 跳定位

7.6.4.2 RSSI 定位

7.6.4.3 智能算法优化定位

7.6.5 组合导航

8 电力系统方面

微网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

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