ELM算法，用于风电功率预测

资 源 简 介

ELM算法，用于风电功率预测

详 情 说 明

ELM（Extreme Learning Machine）算法是一种高效的机器学习方法，特别适用于风电功率预测这类需要快速建模的场景。与传统的神经网络不同，ELM算法在训练过程中只需随机初始化输入层到隐藏层的权重和偏置，而无需迭代调整，这使得它具有极快的训练速度。

在风电功率预测中，ELM算法通过构建单隐藏层前馈神经网络来处理风速、风向、温度等气象数据与发电功率之间的非线性关系。其核心优势在于直接通过广义逆矩阵计算输出权重，避免了反向传播算法带来的计算开销和局部最优问题。

实际应用中，ELM算法对风电数据的波动性和不确定性表现出良好的适应性。我们可以通过调整隐藏层节点数量来平衡模型的复杂度和泛化能力。相比支持向量机等传统方法，ELM在保持相近预测精度的同时，显著降低了计算时间成本，这对需要频繁更新的风电功率预测系统尤为重要。