基于鸡群优化算法的改进GM(1,1)模型

作     者：顾艳春 鲁海燕 赵金金 徐杰 沈莞蔷 GU Yanchun;LU Haiyan;ZHAO Jinjin;XU Jie;SHEN Wanqiang

作者机构：江南大学理学院江苏无锡214122 无锡市生物计算工程技术研究中心江苏无锡214122 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61772013) 江苏省青年基金(BK20190578) 

出 版 物：《信息技术与信息化》 (Information Technology and Informatization)

年 卷 期：2022年第10期

页      码：216-220页

摘      要：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。

主 题 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 

学科分类：12[管理学] 0711[理学-心理学类] 1201[管理学-管理科学与工程类] 07[理学] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 071101[071101] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1672-9528.2022.10.052

馆 藏 号：203115515...