简介： 本发明公开了一种基于集成长短期记忆网络的冶金企业能耗预测方法，其步骤包括：1收集冶金企业能耗数据并进行预处理；2使用长短期记忆网络提取冶金企业能耗数据的深度学习特征；3构建多个冶金企业能耗数据的训练集，训练多个冶金企业能耗数据的支持向量回归预测模型；4使用Jensen‑Shannon散度对K个训练好的支持向量回归预测模型进行选择，使用自适应线性归一化结合方法对所选择的支持向量回归预测模型的结果进行融合。本发明能解决单个冶金企业能耗数据的支持向量回归预测模型鲁棒性不强的问题，提冶金企业能耗数据的预测效果。