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题名基于鸡群优化算法的改进GM(1,1)模型
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作者
顾艳春
鲁海燕
赵金金
徐杰
沈莞蔷
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机构
江南大学理学院
无锡市生物计算工程技术研究中心
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出处
《信息技术与信息化》
2022年第10期216-220,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61772013)
江苏省青年基金(BK20190578)。
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文摘
针对传统GM(1,1)模型的模拟精度和预测精度不高的问题,提出了基于鸡群优化(chicken swarm optimization,CSO)算法的改进模型CSO-GM(1,1)。首先,为了提高模型的模拟精度,在模型的初始条件中引入扰动因子。其次,为了提高模型的预测精度,设计了一种基于新信息优先原理的优化模型。最后,利用鸡群算法对模型中的参数进行优化,进一步提高了模型的模拟和预测精度。利用多组不同增长幅度的指数序列和实际算例进行测试,结果显示在模拟精度和预测精度上,CSO-GM(1,1)模型都优于其他对比模型,从而验证了改进模型的有效性。
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关键词
鸡群算法
新信息优先原理
GM(1
1)模型
参数优化
指数序列
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
N941.5
[自然科学总论—系统科学]
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