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基于蜣螂優(yōu)化算法DBO優(yōu)化的VMD-KELM光伏發(fā)電短期功率預(yù)測MATLAB代碼

2年前作者：學(xué)習(xí)不好的電氣仔分類：Toy博客閱讀(30)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了基于蜣螂優(yōu)化算法DBO優(yōu)化的VMD-KELM光伏發(fā)電短期功率預(yù)測MATLAB代碼。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

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? ? ? ?VMD適用于處理非線性和非平穩(wěn)信號，例如振動信號、生物信號、地震信號、圖像信號等。它在信號處理、振動分析、圖像處理等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，特別是在提取信號中的隱含信息和去除噪聲方面表現(xiàn)出色。

? ? ? ?KELM模型是在 ELM 的基礎(chǔ)上延伸建立的，ELM 模型中的隨機(jī)映射被替換成了核映射，通過把低維問題轉(zhuǎn)換到完整的內(nèi)積空間里解決，可以極大地減少網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，與 ELM 相比具備更強(qiáng)的學(xué)習(xí)泛化能力和穩(wěn)定性。而在基于 KELM模型的預(yù)測應(yīng)用中，其核參數(shù)和正則化系數(shù)是影響預(yù)測性能的重要因素。因此，本程序采用蜣螂優(yōu)化算法優(yōu)化 KELM模型中的兩個關(guān)鍵參數(shù)，預(yù)測效果很好。對比了VMD-KELM、KELM算法，具有優(yōu)越性，可自行替換數(shù)據(jù)。附帶算法說明文件?。。?！

蜣螂優(yōu)化算法參考文獻(xiàn)：Dung beetle optimizer: a new meta-heuristic algorithm for global optimization

VMD分解：

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預(yù)測結(jié)果：

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到了這里，關(guān)于基于蜣螂優(yōu)化算法DBO優(yōu)化的VMD-KELM光伏發(fā)電短期功率預(yù)測MATLAB代碼的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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【無人機(jī)三維路徑規(guī)劃matlab仿真】基于蜣螂優(yōu)化算法DBO求解復(fù)雜山地環(huán)境下無人機(jī)三維路徑規(guī)劃研究
??作者簡介：熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者，修心和技術(shù)同步精進(jìn)，代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真合作可私信。 ??個人主頁：Matlab科研工作室 ??個人信條：格物致知。更多Matlab完整代碼及仿真定制內(nèi)容點擊?? 智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達(dá)通信?? ?
2024年02月04日
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智能優(yōu)化算法 — 蜣螂優(yōu)化算法（Dung beetle optimizer，DBO）
引言小時候，蜣螂還是比較多見的，還頑皮地將糞球給它弄走，或者給它來點障礙。現(xiàn)在放牛的幾乎看不到了，蜣螂沒東西可推了，也慢慢從我們的視線中消失了。 2022年11月27日，東華大學(xué)沈波教授團(tuán)隊，繼麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm，SSA）之后，又提出了一種全新的
2024年02月02日
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分類預(yù)測 | Matlab實現(xiàn)DBO-SVM蜣螂算法優(yōu)化支持向量機(jī)的數(shù)據(jù)分類預(yù)測【23年新算法】
分類效果基本描述 1.Matlab實現(xiàn)DBO-SVM蜣螂算法優(yōu)化支持向量機(jī)的數(shù)據(jù)分類預(yù)測【23年新算法】（完整源碼和數(shù)據(jù)) 2.自帶數(shù)據(jù)，多輸入，單輸出，多分類。優(yōu)化參數(shù)為：SVM的gamma和c。圖很多，包括迭代曲線圖、混淆矩陣圖、預(yù)測效果圖等等 3.直接替換數(shù)據(jù)即可使用，保證程序可
2024年02月04日
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【DBO三維路徑規(guī)劃】基于matlab蜣螂算法DBO多無人機(jī)協(xié)同集群避障路徑規(guī)劃（目標(biāo)函數(shù)：最低成本：路徑、高度、威脅、轉(zhuǎn)角）【含Matlab源碼 4124期】
?博主簡介：熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者，修心和技術(shù)同步精進(jìn)，Matlab項目合作可私信。 ??個人主頁：海神之光 ??代碼獲取方式：海神之光Matlab王者學(xué)習(xí)之路—代碼獲取方式 ??座右銘：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真內(nèi)容點擊?? Matlab圖像處理（進(jìn)階版）路徑規(guī)劃
2024年04月17日
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【DBO三維路徑規(guī)劃】蜣螂算法DBO復(fù)雜山地地形無人機(jī)三維路徑規(guī)劃【含Matlab源碼 3575期】
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2024年02月19日
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智能優(yōu)化算法應(yīng)用：基于蜣螂算法3D無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)覆蓋優(yōu)化 - 附代碼
摘要：本文主要介紹如何用蜣螂算法進(jìn)行3D無線傳感器網(wǎng)(WSN)覆蓋優(yōu)化。本文主要基于0/1模型，進(jìn)行尋優(yōu)。在二維平面上傳感器節(jié)點的感知范圍是一個以節(jié)點為圓心，半徑為 R n R_n R n ? 的圓形區(qū)域，該圓形區(qū)域通常被稱為該節(jié)點的“感知圓盤”， R n R_n R n ? 稱為傳感器節(jié)點
2024年02月03日
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多維時序 | Matlab實現(xiàn)基于VMD-DBO-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM的多變量時間序列預(yù)測
預(yù)測效果基本介紹 Matlab實現(xiàn)基于VMD-DBO-BiLSTM、VMD-BiLSTM、BiLSTM的多變量時間序列預(yù)測（完整程序和數(shù)據(jù)） 1.先運(yùn)行vmdtest，進(jìn)行vmd分解； 2.再運(yùn)行VMD-DBO-BiLSTM，三個模型對比； 3.運(yùn)行環(huán)境Matlab2018及以上。 VMD-DBO-BiLSTM：變分模態(tài)分解結(jié)合蜣螂算法優(yōu)化雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
2024年02月21日
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多維時序 | Matlab實現(xiàn)基于VMD-DBO-GRU、VMD-GRU、GRU的多變量時間序列預(yù)測
預(yù)測效果基本介紹 Matlab實現(xiàn)基于VMD-DBO-GRU、VMD-GRU、GRU的多變量時間序列預(yù)測（完整程序和數(shù)據(jù)） 1.先運(yùn)行vmdtest，進(jìn)行vmd分解； 2.再運(yùn)行VMD-DBO-GRU，三個模型對比； 3.運(yùn)行環(huán)境Matlab2020及以上。 VMD-DBO-GRU：變分模態(tài)分解結(jié)合蜣螂算法優(yōu)化門控循環(huán)單元； VMD-GRU：變分模態(tài)分解結(jié)
2024年02月22日
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回歸預(yù)測 | MATLAB實現(xiàn)基于SSA-KELM-Adaboost麻雀算法優(yōu)化核極限學(xué)習(xí)機(jī)結(jié)合AdaBoost多輸入單輸出回歸預(yù)測
預(yù)測效果基本介紹 1.Matlab實現(xiàn)SS-KELM-Adaboost多變量回歸預(yù)測; 2.運(yùn)行環(huán)境為Matlab2020b； 3.輸入多個特征，輸出單個變量，多變量回歸預(yù)測； 4.data為數(shù)據(jù)集，excel數(shù)據(jù)，前7列輸入，最后1列輸出，SSA-KELM-AdaboostNN.m為主程序，運(yùn)行即可,所有文件放在一個文件夾； 5.命令窗口輸出R2、
2024年02月13日
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【負(fù)荷預(yù)測】基于VMD-SSA-LSTM光伏功率預(yù)測【可以換數(shù)據(jù)變?yōu)槠渌?fù)荷等預(yù)測】（Matlab代碼實現(xiàn)）
? ???????? 歡迎來到本博客 ???????? ??博主優(yōu)勢： ?????? 博客內(nèi)容盡量做到思維縝密，邏輯清晰，為了方便讀者。 ?? 座右銘：行百里者，半于九十。 ?????? 本文目錄如下： ?????? 目錄 ??1 概述 1.1?變分模態(tài)分解(VMD) 1.2?麻雀搜索算法(SSA)? ?1.3 長短
2023年04月14日
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