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为了解决密度峰值聚类算法(Density Peaks Clustering algorithm,DPC)设置截止距离和选择聚类中心过程中的问题,一种新的自调节步长果蝇优化算法被用于密度峰值聚类的重要参数截止距离的计算,设计了一种自适应选择聚类中心的方法.在截止距离计算过程中,根据迭代过程中每一步之间的最优浓度与最差浓度的差值变化率动态的调节寻优步长,其寻优效率与精度均优于现存的改进果蝇算法.在聚类中心的选择过程中,由局部密度与距离乘积的分布情况,自适应的选择聚类中心.本文提出的自调节步长果蝇优化的自适应密度峰值聚类算法的计算精度和效率均优于现存的密度峰值聚类改进算法,并能完全自适应的实现数据的聚类.  相似文献
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为了提高光伏发电输出功率的预测精度和可靠性,本文提出一种基于Stacking模型融合的光伏发电功率预测方法.选取某光伏电站温度、湿度、辐照度等历史实测数据为研究对象,在将光伏发电功率数据进行特征交叉以及基于模型的递归特征消除法进行预处理和特征选择的基础上,以XGBoost、LightGBM、RandomForest 3种机器学习算法作为Stacking集成学习的第一层基学习器,以LinearRegression作为第二层元学习器,构建了多个机器学习算法嵌入的Stacking模型融合的光伏发电功率预测模型.预测结果表明,该方法的R2、MSE分别达到了0.9874和0.1056,相较于单一的机器学习模型,预测精度显著提升.  相似文献
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