| 基于动态自适应PSO算法的GM(1,1)融合预测模型 |
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| 引用本文： | 李眩,吴晓兵,童百利. 基于动态自适应PSO算法的GM(1,1)融合预测模型[J]. 成都大学学报(自然科学版), 2021, 40(2): 161-166. DOI: 10.3969/j.issn.1004-5422.2021.02.009 |
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| 作者姓名： | 李眩 吴晓兵 童百利 |
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| 作者单位： | 安徽省铜陵职业技术学院 经贸系 安徽铜陵244061 |
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| 摘 要： | 在GM(1,1)预测模型中,发展系数a和灰色作用量b是两个关键的参数,其对模型的预测精度有较大的影响.在分析GM建模原理和参数对模型精度影响的基础上,提出了一种基于动态自适应粒子群算法的灰色GM融合预测模型,在不改变GM(1,1)模型表达形式前提下,使用改进的粒子群优化算法来求解模型的相关参数.实例分析表明:与传统的GM(1,1)模型相比,动态自适应粒子群优化算法与GM融合模型的预测精度在传统GM模型误差较大的情况下也能得到较好的预测效果,在适用性上比传统模型更具优势.
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| 关 键 词： | 粒子群算法 优化 适应度 惯性权重 GM模型 |
A Fusion Prediction Model of GM (1,1)Based on Dynamic Adaptive PSO Algorithm |
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| LI Xuan,WU Xiaobing,TONG Baili. A Fusion Prediction Model of GM (1,1)Based on Dynamic Adaptive PSO Algorithm[J]. Journal of Chengdu University (Natural Science), 2021, 40(2): 161-166. DOI: 10.3969/j.issn.1004-5422.2021.02.009 |
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| Authors: | LI Xuan WU Xiaobing TONG Baili |
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