为解决光伏序列的强噪音干扰以及单一模型在光伏功率预测方面精度偏低和泛化性较差的问题,提出了一种基于特征优化和混合改进灰狼算法优化双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)的短期光伏功率预测方法。首...为解决光伏序列的强噪音干扰以及单一模型在光伏功率预测方面精度偏低和泛化性较差的问题,提出了一种基于特征优化和混合改进灰狼算法优化双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)的短期光伏功率预测方法。首先,运用互信息算法进行输入数据的变量选择,以消除冗余变量。其次,通过互补集合经验模态分解和改进的小波阈值算法对筛选后的数据进行特征重构,旨在降低数据中的噪声干扰并完成输入变量的特征优化。随后,结合改进的Tent混沌映射、非线性递减因子、动态权重策略和差分进化算法对标准灰狼优化算法进行混合优化,以确定双向长短期记忆神经网络的最优超参数组合,并引入注意力机制以挖掘数据中的关键时序信息,最终构建出一种新型的短期光伏功率预测模型。仿真实验表明,相较于最小二乘支持向量机、长短期记忆网络和双向长短期记忆网络,所提模型在晴天、多云、阴天和降雨等不同工况下的均方根误差平均分别降低了12.45%、7.95%和5.37%,显示出优秀的预测性能、良好的泛化能力和潜在的工程应用价值。展开更多
针对高维小样本的DNA微阵列数据多分类问题,提出一种基于ReliefF和蚁群算法的特征基因选择方法(ReliefF and ant colony optimization,Re FACO)。该方法首先采用ReliefF算法评估特征权重,根据阈值筛选出无关基因;然后引入改进的蚁群算法...针对高维小样本的DNA微阵列数据多分类问题,提出一种基于ReliefF和蚁群算法的特征基因选择方法(ReliefF and ant colony optimization,Re FACO)。该方法首先采用ReliefF算法评估特征权重,根据阈值筛选出无关基因;然后引入改进的蚁群算法,在迭代改进的过程中寻找最优基因子集;最后利用经典分类算法对维数约简后的数据分类识别。经实验证明,该方法可有效地剔除无关和冗余基因,并利用较少特征基因达到较高多分类效果。展开更多
文摘为解决光伏序列的强噪音干扰以及单一模型在光伏功率预测方面精度偏低和泛化性较差的问题,提出了一种基于特征优化和混合改进灰狼算法优化双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)的短期光伏功率预测方法。首先,运用互信息算法进行输入数据的变量选择,以消除冗余变量。其次,通过互补集合经验模态分解和改进的小波阈值算法对筛选后的数据进行特征重构,旨在降低数据中的噪声干扰并完成输入变量的特征优化。随后,结合改进的Tent混沌映射、非线性递减因子、动态权重策略和差分进化算法对标准灰狼优化算法进行混合优化,以确定双向长短期记忆神经网络的最优超参数组合,并引入注意力机制以挖掘数据中的关键时序信息,最终构建出一种新型的短期光伏功率预测模型。仿真实验表明,相较于最小二乘支持向量机、长短期记忆网络和双向长短期记忆网络,所提模型在晴天、多云、阴天和降雨等不同工况下的均方根误差平均分别降低了12.45%、7.95%和5.37%,显示出优秀的预测性能、良好的泛化能力和潜在的工程应用价值。
文摘针对高维小样本的DNA微阵列数据多分类问题,提出一种基于ReliefF和蚁群算法的特征基因选择方法(ReliefF and ant colony optimization,Re FACO)。该方法首先采用ReliefF算法评估特征权重,根据阈值筛选出无关基因;然后引入改进的蚁群算法,在迭代改进的过程中寻找最优基因子集;最后利用经典分类算法对维数约简后的数据分类识别。经实验证明,该方法可有效地剔除无关和冗余基因,并利用较少特征基因达到较高多分类效果。
