风电功率预测基于matlab帝国殖民竞争算法优化BP神经网络风电功率预测含Matlab源码 1314期

Posted 2021-10-05 紫极神光

一、帝国殖民竞争算法简介

帝国竞争算法是基于人类社会政治进化现象提出的智能优化算法，算法中的每个国家均表示为一个可能的解空间，在模拟社会政治进化的过程中逐渐优化国家的解空间，找到最优解。算法主要包括帝国初始化、帝国同化、帝国革命、殖民地竞争四个步骤[18]:
a）帝国初始化。通过随机生成的方式产生多个国家，根据国家的强弱分为殖民国家与殖民地，各殖民国家及其所属殖民地构成一个帝国。
b）帝国同化。将每个帝国殖民国家的解信息传递给其殖民地，殖民地逐步靠近殖民国家，帝国整体解质量得到逐步优化。
c）帝国革命。该阶段模拟历史进程中的革命行为，一定几率下殖民地会主动优化，甚至超越其所属殖民国家成为帝国的殖民国家。
d）殖民地竞争。该阶段是殖民地再分配的过程，帝国之间通过竞争机制争夺殖民地。理想情况下只会存在一个帝国，即只有一个殖民国家，其他国家均沦为殖民地，此时算法停止，殖民国家即代表算法优化的最优解；若仍存在多个国家则转到帝国同化阶段，依次循环更新。

二、BP神经网络简介

1 BP神经网络概述
BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。
BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的 输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断 调整网