一种多回路隧道电缆稳态温升的预测方法

本发明涉及一种多回路隧道电缆稳态温升的预测方法，该方法包括以下步骤：获取多回路隧道电缆的样本数据集；对获取的样本数据集进行数据预处理，构建BP神经网络模型；构建混合改进粒子群优化的HIPSO算法，所述HIPSO算法通过融合Sinusoidal混沌映射、动态调整惯性权重、T分布扰动和高斯‑柯西混合变异而形成；使用构建的HIPSO算法优化BP神经网络模型，获得最优BP神经网络模型，并建立HIPSO‑BPNN电缆缆芯温度预测模型；利用HIPSO‑BPNN电缆缆芯温度预测模型对多回路隧道电缆稳态温升进行预测，得到缆芯最高温度的预测值。与现有技术相比，本发明使用HIPSO‑BPNN对多回路隧道电缆稳态温升预测具有更准确、更高效和更稳定等优点。