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1.
基于改进粒子群算法的数据预测挖掘应用研究
王晓佳
杨善林
徐达宇
《情报学报》
2011,30(8)
针对粒子群优化算法早熟、易陷入局部收敛的问题,提出一种克服早熟的粒子群算法.该算法在标准粒子群算法基础上加入极值扰动和自适应调整系数,使其易于跳出局部最优.又分析了灰色GM(1,1)预测模型的局限性,提出了一种带极值扰动的自适应调整惯性权重的改进PSO优化灰色模型AdPSO-GM,并将此模型用于数据预测挖掘研究中.最后,通过一个实例对所提方法进行验证,结果表明,本文所给模型具有较高的预测挖掘精度.
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