基于改進黏菌算法優(yōu)化ＢｉＬＳＴＭ 的短期供熱負荷控制預測

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摘 要：針對短期供熱負荷控制預測的問題，提出了一種基于改進黏菌算法優(yōu)化ＢｉＬＳＴＭ 的預測模型。利用貓映射、Ｔ分布變異和隨機反向學習等改進策略對黏菌算法進行改進，改進后的黏菌算法優(yōu)化ＢｉＬＳＴＭ網(wǎng)絡參數(shù)，構建ＩＳＭＡ-ＢｉＬＳＴＭ模型，對換熱站熱負荷進行預測。實驗結果表明，ＩＳＭＡ-ＢｉＬＳＴＭ模型與ＳＭＡ-ＢｉＬＳＴＭ、ＢｉＬＳＴＭ和ＬＳＴＭ模型相比，預測結果更加合理且預測精度有所提高，在短期供熱負荷預測中能滿足實際工程控制需要。（剩余652字）