首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于粒子群算法的GM(1,1)在经济发展预测中的应用
引用本文:邹长武,羊依金,丁恒康,张雪乔.基于粒子群算法的GM(1,1)在经济发展预测中的应用[J].成都信息工程学院学报,2007,22(3):394-397.
作者姓名:邹长武  羊依金  丁恒康  张雪乔
作者单位:1. 成都信息工程学院,四川成都,610225;四川大学水电学院,四川成都,610064
2. 成都信息工程学院,四川成都,610225
基金项目:成都信息工程学院校科研和教改项目
摘    要:采用粒子群算法对GM(1,1)模型中的参数进行优化求解,然后将得到的模型应用于四川省经济发展预测,并和传统采用最小二乘法求解参数的GM(1,1)的预测结果进行了对照.结果表明,采用粒子群算法优化参数的GM(1,1)模型预测效果明显优于传统采用最小二乘法求解参数的GM(1,1)的模型预测效果.

关 键 词:GM(1  1)  粒子群算法  预测  粒子群算法  经济发展预测  应用  Application  particle  swarm  optimization  预测效果  优化参数  预测结果  优化求解  乘法  最小  四川  模型
文章编号:1671-1742(2007)03-0394-04
收稿时间:2006-12-05
修稿时间:2006-12-052006-12-20

Application of GM(1,1)based on particle swarm optimization
ZOU Chang-wu,YANG Yi-jin,DING Heng-kang,ZHANG Xue-qiao.Application of GM(1,1)based on particle swarm optimization[J].Journal of Chengdu University of Information Technology,2007,22(3):394-397.
Authors:ZOU Chang-wu  YANG Yi-jin  DING Heng-kang  ZHANG Xue-qiao
Institution:1. Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225, China;2. College of Hydraulic Engineering, SCU, Chengdu 610064, China
Abstract:The particle swarm optimization is taken to optimize the GM(1,1) parameters and the model is applied to predict the Sichuan economical development.Compared with the traditional GM(1,1) the new model achieves better results.
Keywords:particle swarm optimization  GM(1  1)  prediction
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号