考虑到原始风速数据与每分风速变化之间的关系,用matlab写一个基于PSO-SVM的风电场风速预测的代码 给定数据集为'风速与风电功率.xls',第一列为原始风速,第二列为每分风速变化,并生成图像 通过pso训练svm的参数 不使用fitcvm函数
时间: 2024-02-20 09:02:16 浏览: 24
好的,这是一个不使用`fitcsvm`函数的基于PSO-SVM的风电场风速预测的Matlab代码:
```matlab
% 导入数据
data = xlsread('风速与风电功率.xls');
x = data(:,1); % 原始风速
y = data(:,2); % 每分风速变化
% 参数设置
k = 5; % 折线数
cmin = -10; % 惩罚参数C的最小值
cmax = 10; % 惩罚参数C的最大值
gmin = -10; % 核函数参数gamma的最小值
gmax = 10; % 核函数参数gamma的最大值
swarm_size = 20; % 粒子群大小
max_iter = 100; % 最大迭代次数
% PSO-SVM算法
% 初始化粒子群
swarm = zeros(swarm_size, 2*k);
for i = 1:swarm_size
swarm(i,:) = [rand(1,k)*(cmax-cmin)+cmin, rand(1,k)*(gmax-gmin)+gmin];
end
% 初始化全局最优解
gbest = zeros(1, 2*k);
gbest_fit = Inf;
% 迭代
for iter = 1:max_iter
% 计算适应度
fit = zeros(swarm_size, 1);
for i = 1:swarm_size
c = swarm(i,1:k);
g = swarm(i,k+1:end);
% 训练模型
K = zeros(length(x));
for j = 1:k
K = K + exp(-2^g(j)*(repmat(x,1,length(x))-repmat(x',length(x),1)).^2) * 10^c(j);
end
alpha = pinv(K) * y;
% 预测
ypred = zeros(length(x), 1);
for j = 1:k
ypred = ypred + exp(-2^g(j)*(x-x').^2) * alpha(j);
end
fit(i) = norm(y-ypred);
if fit(i) < gbest_fit
gbest_fit = fit(i);
gbest = swarm(i,:);
end
end
% 更新粒子位置和速度
for i = 1:swarm_size
% 更新速度
v = rand(1,2*k).*(gbest-swarm(i,:));
swarm(i,:) = swarm(i,:) + v;
% 更新位置
swarm(i,:) = max(swarm(i,:), [cmin*ones(1,k), gmin*ones(1,k)]);
swarm(i,:) = min(swarm(i,:), [cmax*ones(1,k), gmax*ones(1,k)]);
end
% 输出迭代信息
fprintf('Iteration %d: Best fitness = %f\n', iter, gbest_fit);
end
% 训练最优模型
c = gbest(1:k);
g = gbest(k+1:end);
K = zeros(length(x));
for j = 1:k
K = K + exp(-2^g(j)*(repmat(x,1,length(x))-repmat(x',length(x),1)).^2) * 10^c(j);
end
alpha = pinv(K) * y;
% 预测并绘图
ypred = zeros(length(x), 1);
for j = 1:k
ypred = ypred + exp(-2^g(j)*(x-x').^2) * alpha(j);
end
figure
plot(x, ypred, 'r', x, y, 'b')
legend('预测', '实际')
xlabel('风速')
ylabel('每分风速变化')
```
这段代码使用了PSO-SVM算法来训练SVM模型,其中PSO用于寻找最优的惩罚参数C和核函数参数gamma,SVM用于预测每分风速变化。代码将迭代100次,每次迭代计算粒子群中每个粒子的适应度,更新全局最优解,然后根据全局最优解更新粒子位置和速度。最后,使用最优的惩罚参数C和核函数参数gamma,训练SVM模型,预测每分风速变化,并绘制预测结果和实际数据的图像。
希望这段代码能够帮到您,如果有任何问题,请随时问我。
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