基于改进黏菌算法优化BiLSTM的短期供热负荷控制预测

摘要：

针对短期供热负荷控制预测的问题,提出了一种基于改进黏菌算法优化BiLSTM的预测模型.利用猫映射、T分布变异和随机反向学习等改进策略对黏菌算法进行改进,改进后的黏菌算法优化BiLSTM网络参数,构建ISMA-BiLSTM模型,对换热站热负荷进行预测.实验结果表明,ISMA-BiLSTM模型与SMA-BiLSTM、BiLSTM和LSTM模型相比,预测结果更加合理且预测精度有所提高,在短期供热负荷预测中能满足实际工程控制需要.

关键词：集中供热系统、热负荷、短期供热负荷控制预测、黏菌算法、双向长短期记忆网络、猫映射、T分布变异、随机反向学习

所属期刊栏目：46

分类号：TU995(地下建筑)

资助基金：河北省自然科学基金E2020209121

在线出版日期：2024-10-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：434-441