基于TentSSA-BPNN模型的钢铁企业能耗预测研究

为提高对钢铁企业电力能耗的预测精度，本文提出一种基于改进后的麻雀搜索算法的能耗预测模型TentSSA-BPNN。该模型利用Tent混沌映射改进SSA算法，设计出的TentSSA算法具有良好的稳定性和不易陷入局部最优的特点，再将其应用于传统BP神经网络，提升了预测精度。以某钢铁企业的电力能耗数据作为算例，对TentSSA-BPNN模型进行充分训练，再将其应用到对该企业的电力能耗预测当中。最后，设立对照组与本文提出的TentSSA-BPNN能耗预测模型进行对比分析。对照结果表明，TentSSA-BPNN预测模型对电力能耗的预测精度较高，在钢铁企业的节能减排方面具有一定的指导作用。