改进粒子群优化提升灰色神经网络预测精度

本文主要探讨了"基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络模型"这一主题，发表于2012年的《同济大学学报(自然科学版)》第40卷第5期。论文作者马军杰、尤建新和陈震在研究中提出了一种创新的方法，即利用粒子群优化算法对灰色神经网络的参数进行优化处理。传统的灰色神经网络可能会受到梯度修正法的局限，而改进的粒子群算法能够更有效地搜索最优解，从而提升预测模型的稳健性和精度。 在文中，作者将灰色神经网络的参数初始化设置为类似于粒子群算法中的粒子初始空间位置，这种方法有助于增强网络的适应性和寻优性能。通过对粒子群算法中的最优个体进行追踪，研究人员构建了一个新型的灰色神经网络模型。这种方法在解决短期订货量问题时，相较于反向传播(BP)神经网络、标准灰色神经网络、未改进的粒子群灰色神经网络以及基于遗传算法的灰色神经网络，展现出更好的计算效率和逼近能力，以及更高的预测精度。 该研究不仅提供了一种新的网络参数优化策略，而且拓宽了预测模型研究的视角，对于实际应用中的复杂问题，如供应链管理、金融预测等领域，具有显著的优势。通过实验对比，改进粒子群优化算法明显提升了模型的实用性，为相关领域的研究者和实践者提供了有价值的参考工具和技术。 本文的核心内容是介绍了一种利用改进粒子群优化技术优化灰色神经网络模型的方法，其在提高预测性能和解决实际问题中的优势，为人工智能和机器学习领域的发展做出了贡献。