【摘 要】
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在机场运行管理中，地面空调是对飞机客舱进行降温除湿的主要设备，准确预测出其在工作过程中的耗电量对于建设绿色机场具有重要意义。地面空调能耗受多维因素的影响，为了提高预测精度，提出一种基于改进双向长短时记忆神经网络的飞机地面空调能耗预测方法。该方法使用双向长短时记忆神经网络和注意力机制构造模型的预测部分，可以充分挖掘和利用数据中的时间序列特征；并以预测精度最优为指标，提出一种基于改进蚁狮优化算法的超参
【基金项目】
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工业和信息化部民机专项（2020020306）；
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在机场运行管理中，地面空调是对飞机客舱进行降温除湿的主要设备，准确预测出其在工作过程中的耗电量对于建设绿色机场具有重要意义。地面空调能耗受多维因素的影响，为了提高预测精度，提出一种基于改进双向长短时记忆神经网络的飞机地面空调能耗预测方法。该方法使用双向长短时记忆神经网络和注意力机制构造模型的预测部分，可以充分挖掘和利用数据中的时间序列特征；并以预测精度最优为指标，提出一种基于改进蚁狮优化算法的超参数优化方法，与标准蚁狮优化算法相比，改进蚁狮优化算法在随机游走空间缩小机制中改进了收缩因子并赋予收缩系数一定的随机性，同时引入普通蚁狮权重系数动态调整机制，提高了算法的收敛速度及寻优能力。在实际数据集上进行仿真，该方法预测结果的均方误差为6.045，平均绝对百分比误差为0.928%，决定系数为0.956。通过与其它多种预测方法比较，充分证明该预测方法具有准确度高、适应性强等优点。
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