[发明专利]一种基于人工鱼群算法的多变量灰色模型优化方法在审
| 申请号： | 201910604940.4 | 申请日： | 2019-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN110516835A | 公开（公告）日： | 2019-11-29 |
| 发明（设计）人： | 张凤荔;王瑞锦;刘崛雄;翟嘉伊;周世杰;张雪岩 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/02;G06N3/00 |
| 代理公司： | 51218 成都金英专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 袁英<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 610041 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于人工鱼群算法的多变量灰色模型优化方法，所述方法包括以下内容：数据预处理生成多变量时间序列；建立带卷积积分的多变量灰色模型GMC（1，n）；采用人工鱼群算法对带卷积积分的多变量灰色模型GMC（1，n）进行优化；得到优化后的灰色参数，建立AFSA‑GMC(1,n)预测模型。在灰色模型理论之上进行扩展和延伸，考虑实际情况中可能含有的多种复杂因素，采用多变量灰色模型进行时间序列预测，并利用人工鱼群算法对其进行参数优化，同时改进变量间的关联分析方法，以提高时间序列预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 灰色模型 多变量 人工鱼群算法 时间序列预测 带卷 优化 数据预处理 参数优化 复杂因素 关联分析 时间序列 预测模型 延伸 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工鱼群算法的多变量灰色模型优化方法，其特征在于：所述方法包括以下内容：/nS1、数据预处理生成多变量时间序列；/nS2、建立带卷积积分的多变量灰色模型GMC（1，n）；/nS3、采用人工鱼群算法对带卷积积分的多变量灰色模型GMC（1，n）进行优化；/nS4、得到优化后的灰色参数，建立AFSA-GMC(1, n)预测模型。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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