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當前國內“血荒”問題比較嚴峻，血站與用血單位之間存在著血液供不應求的現(xiàn)象。針對這個問題，提出了一種基于改進的蝗蟲優(yōu)化算法的LSTM預測方法，用于對未來的紅細胞供應情況進行預測，為血站工作人員在制定采血計劃以及制備計劃時提供有效的指導。該預測模型通過使用長短期記憶網(wǎng)絡（ Long-short Term Memory Network，LSTM）來捕捉歷史紅細胞庫存數(shù)據(jù)之間的潛在規(guī)律，以達到對未來的供應情況進行預測的效果。首先，針對蝗蟲優(yōu)化算法容易陷入局部最優(yōu)、收斂速度較慢的問題，通過加入基于折射原理的反向學習機制與混沌映射，加快蝗蟲優(yōu)化算法的收斂速度，使其具備更強的搜索能力其次，為提高LSTM的預測性能，將改進的蝗蟲優(yōu)化算法與LSTM相結合，并使用某地區(qū)的紅細胞庫存真實數(shù)據(jù)作為實驗數(shù)據(jù)，用于驗證改進的LSTM預測模型的性能。與標準LSTM相比，所提方法的MAE，MAPE，RMSE分別降低了39.82780%，55.8191。實驗結果證明，提出的方法具有較高的可靠性。
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