基于粒子群优化的灰色预测方法

• 作者: 王晶 郭剑
• 来源期刊: 电脑与电信
• 学科: 工学
• 关键词: 灰色预测 GM(1,1)模型 粒子群算法 最小二乘法
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 43-45
• 分类号: TP301.6
• 字数: 1332字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-6609.2011.12.033

摘要

对灰色预测算法进行了研究。在GM（1，1）模型中，发展系数a和灰色作用量u是两个关键的参数，对系统的性能有较大的影响。传统的方法使用最小二乘法来求解，不仅计算复杂，而且预测结果的误差也较大。论文对此进行了研究，并提出了一种改进的灰色预测算法PSOGP。PSOGP的主体仍使用GM（1，1）模型，但在求解相关参数时，PSOGP使用了粒子群优化算法。仿真试验表明，与经典的GM（1，1）模型相比，PSOGP算法的预测精度得到了较大的提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭剑	南京邮电大学计算机学院	48	309	10.0	15.0
2	王晶		4	4	1.0	2.0