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👨💻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
基于河马优化算法（Hippopotamus Optimization Algorithm, HO）优化BP神经网络的风电功率预测研究是一个结合了群智能优化技术和神经网络预测能力的创新方法。以下是对该研究的详细分析：
一、研究背景与意义
风能作为一种清洁、可再生的能源，在全球能源结构中的地位日益重要。然而，风能的波动性和间断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，研究风电功率预测系统，提高风电机组发电的稳定性，对改善风电对电网系统的不良影响具有重要意义。
二、河马优化算法（HO）简介
河马优化算法是一种基于河马群居行为的群智能优化算法。该算法通过观察河马在河流或池塘中的位置更新、对捕食者的防御策略以及逃避捕食者的方法，设计出一种自适应地调整搜索空间的分辨率和搜索速度的优化算法。HO算法具有收敛速度快、求解精度高等特点，适用于解决复杂的优化问题。
三、BP神经网络在风电功率预测中的应用
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种多层前馈神经网络，通过模拟人脑神经元的工作方式，能够处理复杂的非线性关系。在风电功率预测中，BP神经网络能够利用历史天气信息、实时发电功率数据等输入特征，通过训练学习输入与输出之间的映射关系，实现风电功率的预测。然而，BP神经网络的性能很大程度上依赖于训练数据的数量和质量，且容易陷入局部极小值。
四、基于HO算法优化BP神经网络的风电功率预测
为了克服BP神经网络的不足，提高风电功率预测的精度和稳定性，可以采用河马优化算法对BP神经网络的参数进行优化。具体步骤包括：
-
数据预处理：对风电功率数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、填充缺失值、数据归一化等步骤，以提高模型的训练效率和预测精度。
-
特征选择：选择与风电功率预测相关的特征作为BP神经网络的输入，如风速、风向、温度、湿度、气压等气象因素以及风电场的历史运行数据。
-
构建BP神经网络模型：确定BP神经网络的结构（如输入层、隐层、输出层的节点数）、激活函数（如Sigmoid、ReLU等）和优化算法（如梯度下降法）等参数。
-
河马优化算法优化：利用河马优化算法对BP神经网络的初始权重和阈值进行优化。通过模拟河马群居行为中的位置更新和防御策略，自适应地调整搜索空间的分辨率和搜索速度，以找到最优的神经网络参数组合。
-
模型训练与验证：使用历史风电功率数据作为训练集，通过反向传播算法和河马优化算法的结合，调整BP神经网络的权重和阈值，使模型逐渐逼近真实的风电功率输出。使用验证集对模型进行验证，评估模型的泛化能力和预测精度。
-
预测与评估：使用训练好的BP神经网络模型对新的风电功率数据进行预测，并计算预测结果的误差（如MSE、MAE等）来评估模型的性能。
五、研究展望
随着深度学习技术的不断发展和风电场数据的不断积累，基于河马优化算法优化BP神经网络的风电功率预测研究将呈现出以下趋势：
-
模型优化：通过改进BP神经网络的结构、激活函数、优化算法等参数，以及结合更多的优化算法（如鹅优化算法、角蜥蜴优化算法等），进一步提高预测精度和效率。
-
多源数据融合：结合气象数据、地形数据等多源信息，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
-
实时预测与决策支持：将预测结果实时应用于风电场的调度和运维中，为风电场的稳定运行和高效利用提供有力支持。
综上所述，基于河马优化算法优化BP神经网络的风电功率预测研究具有重要的应用价值和发展前景。通过不断优化模型结构和参数、提高数据质量和数量、结合多源信息等手段，可以进一步提高BP神经网络在风电功率预测中的准确性和实用性。
📚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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