基于粒子群算法求解GM（1，1）模型参数的研究

• 作 者: 赵学敏 吴泽宁 赵春娜 卢红卫
• 机 构: 郑州大学环境与水利学院,河南省长葛市县乡公路管理站,郑州诚信电站装备产业科技有限公司
• 出 处: 华北水利水电学院学报
• 发表日期: 2007年3期
• 关键词: 粒子群算法 GM(1 1)模型 参数优化 最小二乘法 灰色关联度 Particle Swarm Optimization GM （1 1） model para
• 基金项目: 河南省杰出青年科学基金资助项目（512002500）.

探讨用粒子群优化算法求解GM（1，1）模型参数a，b，将用该参数建立的GM（1，1）模型与最小二乘法建立的GM（1，1）预测模型进行了效果比较．实例验证结果表明：对于较平缓变化数据序列，2种方法建立的GM（1，1）模型拟合还原精度相差不大，粒子群算法稍优；对于非平缓变化数据序列，经粒子群算法优化参数后，模型精度显著高于最小二乘法；灰色关联度分析表明，粒子群算法优化参数建立的GM（1，1）模型拟合序列几何形状上更接近原始序列．