基于改进黏菌算法优化BiLSTM的短期供热负荷控制预测
薛贵军1
赵广昊1
史彩娟2
1.华北理工大学电气工程学院,河北 唐山 0632102.华北理工大学人工智能学院,河北 唐山 063210
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
分类号：TU995(市政工程)
资助基金：河北省自然科学基金(E2020209121)
论文发表日期：2024-07-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 434-441 )
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