灰色模型结合微粒群算法的城市用水量预测

• 作者: 柳烨 王孔锋 陈帝伊
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 工学
• 关键词: 城市用水量 灰色模型 微粒群算法
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 水资源·水环境
• 页码范围: 42-44
• 分类号: TU991.31
• 字数: 2564字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2012.03.016

摘要

为了提高城市用水量的预测精度,基于灰色GM(2,1)模型,采用参数ρ进行数乘变换,利用参数λ修正其背景值,引入微粒群算法(PSO)寻求参数λ、ρ的最优解,构建PSO -GM(2,1,λ,ρ)模型,对某市1990-2001年用水量进行预测,并与灰色神经网络(GNNM)算法预测结果进行对比.结果表明:引入PSO算法,利用其全局搜索、局部搜索相结合的搜索模式确定λ、ρ,可以提高灰色模型的预测精度；参数λ、ρ的随机性、灵活性加上PSO算法的搜索性、寻优高效性使PSO -GM(2,1,λ,ρ)模型比GNNM模型预测精度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈帝伊	西北农林科技大学水利与建筑工程学院	29	297	10.0	16.0
2	柳烨	西北农林科技大学水利与建筑工程学院	7	72	4.0	7.0
3	王孔锋	西北农林科技大学水利与建筑工程学院	1	3	1.0	1.0