基于K均值粒子群算法的组合预测模型

• 作者: 贾冀婷
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 K 均值聚类算法 组合预测模型 权值
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 信息融合
• 页码范围: 1592-1594,1633
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 2883字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn1672-9722.2015.09.010

摘要

论文在传统预测方法的基础上，提出了一种组合预测模型，该模型通过 K 均值聚类算法与粒子群算法相结合的混合算法来选择组合预测模型中各单个预测模型的权值。实例分析表明，与基本的粒子群算法、遗传算法的组合预测模型进行比较，论文的基于 K 均值粒子群算法的组合预测模型具有预测精度高、通用性强等优点。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾冀婷	西安邮电大学计算机学院	11	93	4.0	9.0