西安行业网站建设,wordpress主题插件不兼容,企业网站制作建设,域名解析在线程序平台#xff1a;适用于MATLAB 2023版及以上版本。
霜冰优化算法是2023年发表于SCI、中科院二区Top期刊《Neurocomputing》上的新优化算法#xff0c;现如今还未有RIME优化算法应用文献哦。RIME主要对霜冰的形成过程进行模拟#xff0c;将其巧妙地应用于算法搜索领域。 …程序平台适用于MATLAB 2023版及以上版本。
霜冰优化算法是2023年发表于SCI、中科院二区Top期刊《Neurocomputing》上的新优化算法现如今还未有RIME优化算法应用文献哦。RIME主要对霜冰的形成过程进行模拟将其巧妙地应用于算法搜索领域。 该文献对RIME进行了定性分析实验以阐明该算法在寻找最优解过程中的特点。然后对RIME在经典的IEEE CEC2017和最新的IEEE CEC2022测试集中的42个函数进行了性能测试。将提出的算法与10个经典算法和10个最新改进算法进行比较以验证其性能优势。此外文献还设计了RIME的参数分析实验以探讨该算法在运行不同参数和处理不同问题方面的潜力。最后将RIME应用于五个实际工程问题以验证其在实际问题中的有效性和优越性。 ①通过模拟软霜颗粒的运动作者提出了一种全新的算法搜索策略即软霜搜索策略。这个策略的灵感来自于对软霜颗粒在运动中的特性的模拟。
②同时文中还模拟了硬霜颗粒之间的交叉行为提出了硬霜穿刺机制以更好地利用这一算法。这个穿刺机制通过模拟硬霜颗粒相互交叉的方式为算法引入了一种新的优化手段。
③最后在元启发式算法的选择机制方面进行了改进引入了正向贪婪选择机制。通过结合软霜搜索策略、硬霜穿刺机制和正向贪婪选择机制构建RIME算法。 我们利用该高创新算法对我们的CNN-LSTM-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化。 代码说明霜冰优化算法RIME、卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM融合多头自注意力机制Multihead SelfAttention的超前24步多变量时间序列回归预测算法。
功能
1、多变量特征输入单序列变量输出输入前一天的特征实现后一天的预测超前24步预测。
2、通过霜冰优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数3个关键参数以最小MAPE为目标函数。
3、提供损失、RMSE迭代变化极坐标图网络的特征可视化图测试对比图适应度曲线。
4、提供MAPE、RMSE、MAE等计算结果展示。
适用领域
风速预测、光伏功率预测、发电功率预测、碳价预测等多种应用。
数据集格式
前一天18个气象特征采样时间为24小时输出为第二天的24小时的功率出力也就是18×24输入1×24输出一共有75个这样的样本。 预测值与实际值对比结果 训练特征可视化 训练误差曲线的极坐标形式误差由内到外越来越接近0 适应度曲线 部分核心代码
function [Best_rime_rate, Best_pos, Convergence_curve, bestPred, bestNet, bestInfo] RIME(SearchAgents_no, Max_iter, lb, ub, dim, fobj)% 初始化位置Best_rime zeros(1, dim);Best_rime_rate inf; % 用于最大化问题请将此值改为 -inffor i 1:dimRimepop(:, i) lb(i) rand(SearchAgents_no, 1) .* (ub(i) - lb(i)); % 初始种群endLb lb .* ones(1, dim); % 下边界Ub ub .* ones(1, dim); % 上边界it 1; % 迭代次数Convergence_curve zeros(1, Max_iter);Rime_rates zeros(1, SearchAgents_no); % 初始化适应度值newRime_rates zeros(1, SearchAgents_no);W 5; % 软霜冰参数在论文第4.3.1节中有详细讨论% 计算初始位置的适应度值for i 1:SearchAgents_no[Rime_rates(1, i),Value{i},Net{i},Info{i}] fobj(Rimepop(i, :)); % 计算每个搜索体的适应度值% 进行贪婪选择if Rime_rates(1, i) Best_rime_rateBest_rime_rate Rime_rates(1, i);Best_rime Rimepop(i, :);bestPred Value{i};bestNet Net{i};bestInfo Info{i};endend% 主循环while it Max_iterRimeFactor (rand - 0.5) * 2 * cos((pi * it / (Max_iter / 10))) * (1 - round(it * W / Max_iter) / W); % 公式(3),(4),(5)的参数E (it / Max_iter)^0.5; % 公式(6)newRimepop Rimepop; % 记录新的种群normalized_rime_rates normr(Rime_rates); % 公式(7)的参数for i 1:SearchAgents_nofor j 1:dim% 软霜冰搜索策略r1 rand();if r1 EnewRimepop(i, j) Best_rime(1, j) RimeFactor * ((Ub(j) - Lb(j)) * rand Lb(j)); % 公式(3)end% 硬霜冰穿刺机制r2 rand();if r2 normalized_rime_rates(i)newRimepop(i, j) Best_rime(1, j); % 公式(7)endendendfor i 1:SearchAgents_no% 边界吸收Flag4ub newRimepop(i, :) ub;Flag4lb newRimepop(i, :) lb;newRimepop(i, :) (newRimepop(i, :) .* ~(Flag4ub Flag4lb)) ub .* Flag4ub lb .* Flag4lb;[newRime_rates(1, i),newValue{i},newNet{i},newInfo{i}] fobj(newRimepop(i, :));% 正向贪婪选择机制if newRime_rates(1, i) Rime_rates(1, i)Rime_rates(1, i) newRime_rates(1, i);Rimepop(i, :) newRimepop(i, :);Value{i} newValue{i};Net{i} newNet{i};Info{i} newInfo{i};完整代码https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZealpds
部分图片来源于网络侵权联系删除
关注小编会不定期推送高创新型、高质量的学习资料、文章程序代码为你的科研加油助力~
