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基于改进蜣螂优化算法的工业负荷用电数据预测方法研究

一、引言

随着工业化的快速发展，工业负荷用电数据的预测变得尤为重要。准确预测工业负荷用电数据不仅有助于电力系统的稳定运行，还可以有效减少能源浪费，提高电力系统的经济效益。然而，工业负荷用电数据受多种因素影响，具有非线性、时变性和不确定性的特点，传统的预测方法往往难以达到理想的预测效果。因此，研究一种基于改进蜣螂优化算法的工业负荷用电数据预测方法具有重要的现实意义。

二、蜣螂优化算法及其改进

蜣螂优化算法是一种仿生优化算法，其灵感来源于蜣螂在寻找食物过程中的行为。该算法通过模拟蜣螂的寻食行为，实现问题的优化求解。然而，原始的蜣螂优化算法在处理复