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基于自适应粒子群算法的GM(1,1)模型及其应用
引用本文:陈高波.基于自适应粒子群算法的GM(1,1)模型及其应用[J].科技情报开发与经济,2009,19(29):132-133.
作者姓名:陈高波
作者单位:武汉工业学院数理科学系,湖北武汉,430023
基金项目:湖北省教育厅科研项目(Q20091809)武汉工业学院项目的论文
摘    要:将自适应粒子群算法优化GM(1,1)模型的参数用于武汉市电力负荷预测,与普通GM(1,1)及标准粒子群优化的GM(1,1)模型的预测结果比较,发现采用自适应粒子群算法优化参数的GM(1,1)模型具有更理想的预测结果。

关 键 词:自适应算法  粒子群  GM(1  1)模型  

GM(1,1)Model Based on Self-adaptive PSO(Particle Swarm Optimization)Algorithm and Its Application
CHEN Gao-bo.GM(1,1)Model Based on Self-adaptive PSO(Particle Swarm Optimization)Algorithm and Its Application[J].Sci-Tech Information Development & Economy,2009,19(29):132-133.
Authors:CHEN Gao-bo
Abstract:The parameters of self-adaptive PSO GM(1,1)model is applied to predict the electrical load in Wuhan City.This paper makes comparison of the predicting result with that of the common GM(1,1)and standard PSO GM(1,1),finding that self-adaptive PSO-GM(1,1)model has better prediction results than GM(1,1)and PSO GM(1,1).
Keywords:GM(1
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