基于混沌粒子群优化神经网络的RH蒸汽消耗量预测方法及装置

本发明公开了一种基于混沌粒子群优化神经网络的RH蒸汽消耗量预测方法及装置，涉及工业数据分析与预测技术领域。该方法包括将当前时段影响RH蒸汽消耗量的特征变量输入至训练好的RH蒸汽消耗量预测模型，输出未来时段的RH蒸汽消耗量，所述RH蒸汽消耗量预测模型为利用混沌粒子群算法优化传统BP神经网络超参数后的BP神经网络，所述超参数包括隐藏层节点数、学习率和最大迭代次数。通过引入混沌粒子群优化算法来更精确地调整BP神经网络的超参数，解决了现有方法中的局部最优和计算效率低的问题，提高了RH蒸汽消耗量预测的准确性和鲁棒性。