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改进粒子群算法优化灰色神经网络预测模型及其应用

发布时间:2019-09-05 20:46
【摘要】:文章针对神经网络存在局部最优、收敛速度慢以及大样本等缺点,将改进的粒子群算法、灰色模型和神经网络模型有机结合,构建了改进粒子群优化灰色神经网络预测模型(IPSO-GMNN)。并与其他预测模型进行比较,实证结果表明:IPSO-GMNN预测模型能够克服神经网络预测模型的不足,更好地识别时间序列的非线性和突变性特征。在对我国专利授权数量的预测应用中,新模型对非线性时间数据预测表现出更好的预测精度和稳定性。
【作者单位】: 四川大学经济学院;暨南大学深圳旅游学院;四川省科技促进发展研究中心;
【分类号】:TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号:2532425

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