基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络模型

１８ 首创 的一 种 系统 科 学 理 论 ． 灰 色 系统 中建 ９２年 在
立 的模 型称 为 灰色模 型 ， ＧＭ 模 型 ， 即 它能 对 不 确定 系统 行为 特 征 值 的 发 展 变 化 进 行 预 测 ［ ． 色 建 模 １灰 ］
要 求 的样 本点 少 ， 必 有较 好 的分 布 规 律 ， 经 网络 不 神 具有 并行 计算 、 布 式 信 息 存 储 、 容错 力 、 分 强 自适 应
Ｋｅ ｒ ｓ ａ ｔｃｅ ｓ ｒ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ （ Ｏ） ｒ ｙ ｎ ｕ ａ ｙ ｗｏ ｄ ：ｐ ｒｉ ｌ ｗａ ｍ ｐ ｉ ａ ｉ ｍｉ ｏ ＰＳ ；ｇ ｅ ｅ ｒ ｌ ｎ ｔ ｒ ｓｍｏ ｅ ＧＮＮＭ ） ｒ ｄ ｃ ｅ ｗｏ ｋ ｄ ｌ（ ；ｐ ｅ ｉ ｔ
了预测 模型的稳健 性 和精度 ． 过解 决短 期 订货 量 问题 ， 通 与 反 向传播 （ Ｐ 神经 网络 、 Ｂ ） 灰色神 经 网络 、 没有 改进 的粒 子群 灰 色神经 网络算 法 和基于 遗传算 法 的灰 色神经 网络 等 方法 进行 了比较． 分析结 果表 明 ， 于改进 粒子 群算 法 的灰 色神 基
第 ４ Ｏ卷第 ５期 ２１ ０ ２年 ５月
同 济 大 学 学 报（ 然 科 学 版） 自
Ｊ Ｕ Ｎ Ｌ Ｏ Ｏ Ｇ Ｉ ＮＩ Ｅ ＳＴ （ Ａ Ｕ Ａ Ｃ Ｅ Ｃ ） ０ Ｒ Ａ ＦＴ Ｎ Ｊ Ｕ ｖ Ｒ Ｉ Ｙ Ｎ Ｔ Ｒ ＬＳ Ｉ Ｎ Ｅ
Ｖｏ ． ０ ＮＯ． １４ ５
Ａｐ ｌｃ ｔｏ ｐｉａ ｉｎ
信息 表现 上存 在 的相 似性 及模 型 特 点上 存 在 的互 补
Ｍ ｕｊ Ｏ ｉ ｘ 。 Ｃ ￣ Ｚ ｅ。 ＡＪ ｎｉ ，Ｙ ＵＪ ｎｉ ， Ｈ ｅ ａ ｎ ｈｎ
（ ． ｏｉｇ ｆＬ ｗ， ｏ ｇｉＵ ｉｅｓ ｙ ｈｎ ｈ ｉ２０ ９ ，Ｃ ｉａ ． １Ｃ ｌ ｅｏ ａ Ｔ ｎ ｊ ｎｖｒｉ ，Ｓ ａ ｇ ａ ０ ０ ２ ｈｎ ；２ ｅ ｔ
Ｍａ ０ ２ ｙ２ １
文 章 编 号 ：０ ５ —７Ｘ（０ ２ ０ —７００ ２ ３３ ４ ２ １ ） ５０ ４ ．４
Ｄ Ｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ ０ ５ —７ ｘ ２ １ ．５ ０ ６ Ｏ ：０ ３ ６ ／． ｓ ．２ ３３ ４ ． ０ ２０ ． １ ｓ
基 于 改进 粒 子 群 优 化 算 法 的灰 色神 经 网络模 型
性 ， 能 弥 补 单 纯 使 用灰 色 模 型 或 单 纯 使 用 神 经 网 并
络解 决 问题 的不 足． 粒 子群 优 化 算 法 （ ａｔ ｌ ｓ ｒ ｏ ｔ ｚ ｔ ｎ ｐ ｒｉ ｅ ｗａｍ ｐ ｉ ａｉ ， ｃ ｍｉ ｏ
Ｃ ｌ ｇ ｆＥ ｏ ｏ ｃ ｎ ｎ ｇｍｅ ｔ Ｔ ｎ ｉｅｓｔ，Ｓ ａｇ ａ ｏｌ ｅｏ ｃ ｎｍｉ ａｄ Ｍａａ ｅ ｎ ， ｏ ￣ｉ ｖ ｒｉ ｅ ｓ Ｕｎ ｙ ｈｎ ｈ ｉ
２ ０９ ００ ２，Ｃｈ ｎ ） ｉａ
Ｐ Ｏ） 是计 算智 能领 域 除蚁 群算 法 、 ｓ 则 遗传 算 法 之 外 的一种 群体 智 能 优 化 算 法 ， 算 法 最 早 由 Ｋｅ ｎｄ 该 ｎ ｅｙ
和 Ｅ ｅｈ ｒ 在 １ ９ 提 出［ ］它具 有 搜索 速度 快 、 ｂ ｒ ａｔ ９ ５年 ３．ຫໍສະໝຸດ Baidu－ ４ 效 率 高 的优 点 ， 已广 泛 用 于 各 类 连续 问题 和 离散 早 问题 的参 数 优化 ． 而 粒 子 群算 法 同 时存 在 搜 索 精 然 度不高 ， 易陷入局部最优解的缺点． 容 因此 ， 文 借 本
马 军 杰 尤 建新 陈 震 ， ，
（． １ 同济 大 学 法 学 院 ， 海 ２０ ９ ；． 上 ０ ０ ２ ２ 同济 大 学 经 济 与 管 理 学 院 ， 海 ２ ０ ９ ） 上 ０ ０ ２
摘要： 根据灰色 神经网络的参数随机选择类 似于粒子群算法 中的粒子初始空 间位置 ， 采用改进 粒子群算 法代 替梯度 修正 法 ， 网络参 数进行 了处 理 ， 对 并通过 寻 找粒 子群 算法 中的最
学 习 功 能等 优 点 ． 灰 色 预 测 建 模 和 神 经 网络 技 术 将 融 合 起 来 ， 立 灰 色 神 经 网 络 模 型 （ ｒｙ ｎ ｕａ 建 ｇｅ ｅ ｒｌ
ｎ ｔ ｒ ｓｍｏ ｅ，Ｇ ｅｗｏｋ ｄ ｌ ＮＮＭ） ］ 可 以充 分 利 用 两 者 在 Ｅ， Ｚ
Ｇｒｙ Ｎｅ ｒ ｌ ｔ ｒ ｄ ｌ ｓｄ ０１Ｍｏ ｉｉｄ ｅ ｕ ａ ｗｏ ｋ Ｍｏ ｅ Ｂａ ｅ １ Ｎｅ ｄｆ ｅ Ｐ ｒｉｌ ｗａ ｍ ｐ ｉ ｚ ｔｏ ｇ ｒｔ ｍ ｎ ｔ ａ ｔ ｅＳ ｒ Ｏ ｔｍｉａ ｉｎ Ａｌｏ ｉ ｃ ｈ ａ ｄ Ｉｓ
优 个 体 ， 立 了 基 于 改 进 粒 子 群 算 法 的灰 色 神 经 网络 ， 高 建 提
ｎ ｕ ａ ｎ ｔ ｒ ． Ｔｈ ｐ ｐ ｒ ｒ ｓ ｎ ｓ Ｄ ｗ ｍｅ ｈ ｄ ｏ ｅ ｒ ｌ ｅ ｗｏ ｋ ｅ ａ ｅ ｐ ｅ ｅ ｔ ａ ｅ ｔ ｏ ｆ ｒ ｏ ｔ ｚ ｎ ｎ ｔ ｒ ｐ ｒ ｍｅ ｅ ｓ ｎ ｓ ｍｅ ｅ ｐ ｉ ｉ ｇ ｅ ｗｏ ｋ ａ ａ ｔ ｒ ａ ｄ ｏ ｎ ｗ ｉ ｅ ｓ ｏ ｍｉ ｄ ａ ｆ ｒ ｒ ｓ ａ ｃ ｅ ｎ ｆ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ｍｏ ｅ ． ｅ ｅ ｒ ｈ ｓｏ ｏ ｅ ｔ ｄ １ ａ ｎ
经网络计算更 为方便 ， 具有 更好 的逼 近 能力 和预 测精 度． 并
灰 色 系 统 理 论 ， 由我 国 学 者 邓 聚 龙 教 授 于 是
为优化 网络模 型参 数提供 了一种新 方法 ， 并拓 展 了预 测模 型
的研究思路． 关 键 词 ：粒 子 群 算 法 ；灰 色 神 经 网络 模 型 ； 测 预 中 图分 类 号 ： １ ３ ＴＰ ８ 文献标识 码 ： Ａ