蚁群算法优化灰色预测模型代码
时间: 2023-11-12 17:52:26 浏览: 63
由于蚁群算法优化灰色预测模型的代码可能因应用场景的不同而有所差异,这里提供一个基本的蚁群算法优化灰色预测模型的代码框架,供参考:
```
import numpy as np
from ant_colony_algorithm import AntColonyAlgorithm # 蚁群算法实现类
from grey_model import GreyModel # 灰色预测模型实现类
# 数据准备
data = np.array([...]) # 待预测的时间序列数据
m = 12 # 灰色预测模型的阶数
n = len(data) # 时间序列数据的长度
x0 = data[0] # 初始值
X1 = np.cumsum(data) # 一次累加序列
Z1 = (X1[1:] + X1[:-1]) / 2 # 一次均值生成序列
Y = data[1:] # 一次差分序列
# 构建灰色预测模型
gm = GreyModel()
gm.fit(Y, n, m, x0, X1, Z1)
# 构建蚁群算法优化灰色预测模型
class ACA_GM:
def __init__(self, data, m, ant_num, max_iter):
self.data = data
self.m = m
self.ant_num = ant_num
self.max_iter = max_iter
self.gm = GreyModel()
self.gm.fit(self.data[1:], n, self.m, self.data[0], X1, Z1)
def predict(self, k):
# 确定灰色预测模型的参数
a = self.gm.a
b = self.gm.b
y0 = self.gm.y0
# 定义适应度函数
def fitness(x):
return abs(self.gm.predict(k, a=x[0], b=x[1], y0=x[2]) - self.data[k])
# 初始化蚁群算法
aca = AntColonyAlgorithm(fitness, dim=3, ant_num=self.ant_num, max_iter=self.max_iter, lb=[0, 0, 0], ub=[1, 1, self.data.max()])
# 运行蚁群算法
aca.run()
# 返回最佳预测值
return self.gm.predict(k, a=aca.best_x[0], b=aca.best_x[1], y0=aca.best_x[2])
# 使用蚁群算法优化灰色预测模型进行预测
aca_gm = ACA_GM(data, m=12, ant_num=50, max_iter=100)
pred = [aca_gm.predict(k) for k in range(n)]
# 输出预测结果
print(pred)
```
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