基于改进黏菌算法优化ＢｉＬＳＴＭ 的短期供热负荷控制预测

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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。（剩余652字）

试读结束

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