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公开(公告)号:CN117539151A
公开(公告)日:2024-02-09
申请号:CN202311524982.X
申请日:2023-11-15
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进麻雀搜索算法的回声状态网络预测控制方法,首先初始化回声状态网络的储备池,利用ESN回声状态网络对数据集进行训练,并提取训练过程中的参数以确定参数的优化范围,再利用改进的ISSA算法在参数的优化范围内进行搜索,得到回声状态网络的泄露率α和谱半径ρ、稀疏度D、输入单元尺度IS四个参数的最优解,再由ESN结合ISSA优化后的回声状态网络参数对数据集进行神经网络训练,利用优化后的ESN作为预测模型进行数据预测控制,通过参数优化提高了ESN预测模型的稳定性和准确性,从而使得神经网络预测模型的预测控制性能提高。