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基于改进的蝗虫优化算法的LSTM预测方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.48 MB | 2021-04-14

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当前国内“血荒”问题比较严峻，血站与用血单位之间存在着血液供不应求的现象。针对这个问题，提出了一种基于改进的蝗虫优化算法的LSTM预测方法，用于对未来的红细胞供应情况进行预测，为血站工作人员在制定采血计划以及制备计划时提供有效的指导。该预测模型通过使用长短期记忆网络（ Long-short Term Memory Network，LSTM）来捕捉历史红细胞库存数据之间的潜在规律，以达到对未来的供应情况进行预测的效果。首先，针对蝗虫优化算法容易陷入局部最优、收敛速度较慢的问题，通过加入基于折射原理的反向学习机制与混沌映射，加快蝗虫优化算法的收敛速度，使其具备更强的搜索能力其次，为提高LSTM的预测性能，将改进的蝗虫优化算法与LSTM相结合，并使用某地区的红细胞库存真实数据作为实验数据，用于验证改进的LSTM预测模型的性能。与标准LSTM相比，所提方法的MAE，MAPE，RMSE分别降低了39.82780%，55.8191。实验结果证明，提出的方法具有较高的可靠性。

基于改进的蝗虫优化算法的LSTM预测方法

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