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KOA开普勒优化算法#xff0c;于2023年5月发表在SCI、中科院1区Top顶级期刊《Knowledge-Based Systems》上。
该算法提出时间很短#xff0c;目前还没有套用这个算法的文献。 同样的#xff0c;我们利用该新鲜出炉的算法对我们的…适用平台Matlab 2023版及以上
KOA开普勒优化算法于2023年5月发表在SCI、中科院1区Top顶级期刊《Knowledge-Based Systems》上。
该算法提出时间很短目前还没有套用这个算法的文献。 同样的我们利用该新鲜出炉的算法对我们的CNN-BiLSTM-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构成KOA-CNN-BiLSTM-Attention多变量回归预测模型.
这篇论文介绍了一种名为开普勒优化算法Kepler optimization algorithmKOA的新型元启发式算法并对其进行了评估。KOA算法受开普勒行星运动定律的启发旨在解决连续优化问题。在KOA中每个行星及其位置代表一个候选解通过根据迄今为止的最佳解太阳进行随机更新来实现优化过程从而更有效地探索和利用搜索空间。通过使用各种基准问题对KOA算法的性能进行评估并与其他随机优化算法进行比较。结果表明KOA在收敛性和统计数据方面优于其他优化器。 KOA的开普勒优化步骤主要包括初始化行星位置和速度、根据适应度函数评估每个行星的适应度、更新每个行星的位置和速度、更新最佳解太阳位置、重复执行更新步骤直到达到停止条件等。这些步骤使得KOA能够在优化过程中更好地探索和利用搜索空间。 构成的KOA-CNN-BiLSTM-Attention多变量回归预测模型的创新性在于以下几点
KOA算法区别于传统智能算法的创新性
①受到开普勒行星运动定律的启发KOA算法受到开普勒行星运动定律的启发将每个行星的位置作为候选解并通过随机更新这些候选解来进行优化过程。这种设计使得KOA算法能够更有效地探索和利用搜索空间。
②基于物理学的元启发算法KOA算法属于物理学的元启发算法通过模拟行星围绕太阳的运动规律来进行优化。它利用行星的位置、质量、引力和轨道速度等参数来控制候选解的更新过程。这种基于物理学的方法使得KOA算法在全局优化问题上具有更好的可解释性。
③对比其他优化算法的优越性通过与其他随机优化算法进行对比实验KOA算法在收敛性和统计数据方面表现出色。实验结果表明KOA算法在多个基准问题上优于其他比较算法。这表明KOA算法在解决优化问题时具有更高的效果和性能。
优化套用—基于开普勒优化算法KOA、卷积神经网络CNN和双向长短期记忆网络(BiLSTM)融合注意力机制SelfAttention的超前24步多变量时间序列回归预测算法KOA-CNN-LSTM-Attention 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KOA优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数这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若首轮精度最高则适应度曲线为水平直线。
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适应度曲线误差逐渐下降 KOA部分核心代码
%% 定义Sun_Pos zeros(1, dim); %% 包含迄今为止的最优解的向量表示太阳Sun_Score inf; %% 包含迄今为止的最优分数的标量%% 控制参数%%Tc 3;M0 0.1;lambda 15;%% 第1步初始化过程% 轨道离心率 (e) orbital rand(1, SearchAgents_no); %% Eq.(4) %% 轨道周期 (T) T abs(randn(1, SearchAgents_no)); %% Eq.(5)Positions initialization(SearchAgents_no, dim, ub, lb);%% 初始化行星位置t 0; %% 函数评估计数器 %%%%---------------------评估-----------------------%%for i 1:SearchAgents_no %% 目标函数嵌套 [PL_Fit(i),tsmvalue{i},tnet{i},tinfo{i}] objectiveFunction(Positions(i,:)); % 更新迄今为止的最优解 if PL_Fit(i) Sun_Score %% 问题为最大化时请将其更改为 Sun_Score PL_Fit(i); %% 更新迄今为止的最优分数 Sun_Pos Positions(i,:); %% 更新迄今为止的最优解 bestPred tsmvalue{i} ; %% 更新迄今为止的最准确预测结果 bestNet tnet{i}; bestInfo tinfo{i}; endendwhile t Tmax %% 终止条件 [Order] sort(PL_Fit); %% 对当前种群中的解的适应度值进行排序 %% 函数评估t时的最差适应度值 worstFitness Order(SearchAgents_no); %% Eq.(11) M M0 * (exp(-lambda * (t / Tmax))); %% Eq.(12) %% 计算表示太阳与第i个解之间的欧几里得距离R for i 1:SearchAgents_no R(i) 0; for j 1:dim R(i) R(i) (Sun_Pos(j) - Positions(i, j))^2; %% Eq.(7) end R(i) sqrt(R(i)); end %% 太阳和对象i在时间t的质量计算如下 for i 1:SearchAgents_no sum 0; for k 1:SearchAgents_no sum sum (PL_Fit(k) - worstFitness); end MS(i) rand * (Sun_Score - worstFitness) / (sum); %% Eq.(8) m(i) (PL_Fit(i) - worstFitness) / (sum); %% Eq.(9) end %% 第2步定义引力F % 计算太阳和第i个行星的引力根据普遍的引力定律 for i 1:SearchAgents_no Rnorm(i) (R(i) - min(R)) / (max(R) - min(R)); %% 归一化的REq.(24) MSnorm(i) (MS(i) - min(MS)) / (max(MS) - min(MS)); %% 归一化的MS Mnorm(i) (m(i) - min(m)) / (max(m) - min(m)); %% 归一化的m Fg(i) orbital(i) * M * ((MSnorm(i) * Mnorm(i)) / (Rnorm(i) * Rnorm(i) eps)) (rand); %% Eq.(6) end
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