基于改进黏菌算法优化BiLSTM的短期供热负荷控制预测

作     者：薛贵军 赵广昊 史彩娟 XUE Guijun;ZHAO Guanghao;SHI Caijuan

作者机构：华北理工大学电气工程学院河北唐山063210 华北理工大学人工智能学院河北唐山063210 

出 版 物：《沈阳工业大学学报》 (Journal of Shenyang University of Technology)

年 卷 期：2024年第46卷第4期

页      面：434-441页

学科分类：08[工学] 081404[工学-供热、供燃气、通风及空调工程] 0814[工学-土木工程] 

基　　金：河北省自然科学基金项目(E2020209121) 

主　　题：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 

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。