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摘要：本发明公开了一种配电变压器顶层油温短期预测方法，包括S1、获取配电变压器顶层油温的历史数据，并将其处理为时间序列数据；S2、初始化ISSA算法中的各项参数；S3、将麻雀种群数量m与麻雀位置维度n输入至一维复合混沌映射模型SPM中，产生ISSA算法的初始麻雀种群；S4、分别将每只麻雀所处位置表征的超参数值代入双层LSTM模型，结合步骤S1中所划分的训练数据，经过归一化处理后对双层LSTM模型进行训练；S5、确定发现者、跟随者及侦察者；S6、更新最优麻雀的位置；S7、判断是否达到迭代结束要求；S8、将顶层油温时间序列数据输入到模型中，得到顶层油温的预测结果。本发明具有预测精度高等优点。

主权项：1.一种配电变压器顶层油温短期预测方法，其特征在于，包括步骤：S1、获取配电变压器顶层油温的历史数据，并将其处理为时间序列数据，选取一定比例作为训练数据；S2、初始化ISSA算法中的各项参数，参数包括麻雀种群数量m、麻雀位置维度n、发现者比例PD、侦察者比例SD、最大迭代次数N或警戒阈值ST中的一个或多个；S3、将麻雀种群数量m与麻雀位置维度n输入至一维复合混沌映射模型SPM中，产生ISSA算法的初始麻雀种群，种群中的麻雀总数为m，每只麻雀所处位置的维度为n；S4、分别将每只麻雀所处位置表征的超参数值代入双层LSTM模型，结合步骤S1中所划分的训练数据，经过归一化处理后对双层LSTM模型进行训练，训练以网络输出的预测值和真实值的均方差为适应度函数，计算每只麻雀的适应度值并排序；S5、结合步骤S4中的麻雀种群适应度排序与步骤S2中所确定的发现者比例，确定发现者、跟随者及侦察者，并更新其位置；S6、结合步骤S4中的对麻雀种群的适应度排序，选取排序第一的作为位置最优麻雀，根据反向学习策略更新最优麻雀的位置；S7、判断是否达到迭代结束要求，若是则输出最优麻雀所表征的超参数，并进行下一步，否则回到步骤S4；S8、结合步骤S7所输出的超参数与双层LSTM模型，将归一化后的配电变压器顶层油温时间序列数据输入到模型中，得到顶层油温的预测结果。

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