10.3969/j.issn.1000-1379.2012.03.016
灰色模型结合微粒群算法的城市用水量预测
为了提高城市用水量的预测精度,基于灰色GM(2,1)模型,采用参数ρ进行数乘变换,利用参数λ修正其背景值,引入微粒群算法(PSO)寻求参数λ、ρ的最优解,构建PSO -GM(2,1,λ,ρ)模型,对某市1990-2001年用水量进行预测,并与灰色神经网络(GNNM)算法预测结果进行对比.结果表明:引入PSO算法,利用其全局搜索、局部搜索相结合的搜索模式确定λ、ρ,可以提高灰色模型的预测精度;参数λ、ρ的随机性、灵活性加上PSO算法的搜索性、寻优高效性使PSO -GM(2,1,λ,ρ)模型比GNNM模型预测精度更高.
城市用水量、灰色模型、微粒群算法
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TU991.31(地下建筑)
国家自然科学基金资助项目51109180;西北农林科技大学大学生创新实验项目2010-010
2012-06-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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