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[期刊] 统计与决策
[作者]
仵凤清 徐雅静
文章依据自组织理论,从创新投入、创新环境、创新产出、区域协同等4个要素入手,选取21个有代表性的指标建立了区域协同创新能力评价指标体系,运用粒子群优化算法构建了区域协同创新能力预测模型。然后选取我国北方地区十省市(区)作为区域样本进行测试,测试结果表明:(1)我国北方地区十省市(区)的协同创新水平差异明显,以北京市为中心的协同创新水平远超于其他省市(区);(2)根据粒子群寻优的特点,预测在若干年后北京市的西北部地区将会形成较高协同水平的区域创新系统。测试结果与现实情况相吻合,验证了本文所构建的预测模型的可靠性,说明粒子群优化算法在区域协同创新能力方面是一种有潜力的预测方法。
关键词：
区域协同创新 粒子群优化算法 自组织理论
[期刊] 经济经纬
[作者]
王鹏 李硕硕
政府支持对于提升区域创新能力及形成特色鲜明的创新集群具有重要作用。运用我国31个省域的创新竞争力指标,通过数据包络分析(DEA)和层次分析法(AHP),考察了各省域政府的协作用大小及创新竞争力值,并利用粒子群算法将政府的协作用和省域之间的创新竞争与合作联系起来,探索省域创新集群寻优的发展态势。研究结果显示:全国仅有19%的省域政府支持对区域创新表现出相对有效性,各省域创新竞争力值普遍较低,创新能力有待进一步提高。将政府支持对创新的作用融入到省域之间的创新竞争与合作中,创新活动呈现出向创新能力强的地区集聚的情况,并已形成三大创新集群区域。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
何剑宇
为了提高灰色预测模型GM(1,1)在复杂系统模型中的预测精度,从原始数据和预测值两个方面对灰色GM(1,1)模型进行改进。根据原始数据的信息特点对模型作补充定义;预测值改进则利用背景值重构和粒子群优化算法对传统GM(1,1)模型的预测值进行改进,求出最佳预测值。结果表明:改进GM(1,1)模型的平均残差和相对残差都远远小于传统模型,其预测效能和可信度都有大幅提高。
[期刊] 情报学报
[作者]
连芷萱 王芳 康佳 袁畅
制定科技产业政策需要科学预测技术发展趋势，专利申请书能够细粒度地表述技术特征，对专利申请书进行分析并构建技术预测模型有助于提高技术预测准确率。本文以专利申请书为研究对象，构建一种基于粒子群算法和图神经网络的技术预测模型，以人工智能领域中美国公司在华布局的594项专利申请书作为研究对象，在技术预测任务上以指数平滑法、平均移动法、SVR (support vector regression)、GRU (gate recurrent unit)、RNN (recurrent neural network)等算法为基线进行实验。结果表明，本文模型的准确性优于现有技术预测模型，可揭示技术新特征的形成过程。采用此模型对人工智能领域美国在华专利布局进行预测，并对重点领域的具体技术特征进行分析，得出了当前美国在华技术布局的趋势、具体特征与空白点。该模型能够提升技术预测准确性，可为科技产业布局与科研人力物力投入提供决策依据。
[期刊] 软科学
[作者]
王益锋 仲毅
通过层次分析法,计算出项目群中各项目相对于项目群进度优化总目标的权重,进而计算出不同单位约束资源的使用在项目重要性权重约束下,对项目群整体相对进度优化值的影响。引入粒子群算法,设计算法流程,构建约束资源分配模型,对目标模型进行求解,从而实现项目群整体进度的优化。通过算例验证粒子群算法在解决项目群进度优化管理的可行性和有效性。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
张俊娜 刘元会 郭建青 杨丹
【目的】将改进的粒子群优化算法应用于BOD-DO水质模型参数求解,为水质模型参数求解提供支持。【方法】通过差异演化算法对各个体历史最佳位置进行变异,以保持种群多样性,并在搜索后期加入局部搜索能力强的单纯形算法,建立改进的粒子群优化算法,并用该算法对BOD-DO水质模型参数进行求解。【结果】改进的粒子群优化算法能有效地确定BOD-DO水质模型参数;参数取值范围的放宽对算法的收敛性影响较小,但迭代次数有所增加;均匀分布法生成的初始种群可以有效地提高算法的收敛率,加快收敛速度;交叉概率和缩放因子的随机选取策略,
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
曹洁萍 迟道才 刘丽 李帅莹 于淼
旱涝预测为旱涝灾害防御措施的研究提供重要的依据。运用PSO优化的BP神经网络建立了旱涝预测模型。PSO优化的BP神经网络既发挥了BP神经网络在预测领域的优点,同时又结合了PSO算法全局搜索能力强、收敛速度快等特点进行预测。预测结果表明:辽宁省本溪地区11年实测数据对PSO优化的BP神经网络模型进行验证,PSO优化的BP神经网络模型的预测结果明显好于未经优化的,模型精度得到了一定程度的提高,能满足本溪地区旱涝预测的实际需要。
关键词：
旱涝灾害 粒子群优化算法 BP神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
周飞 吕一清 石琳娜
文章针对神经网络存在局部最优、收敛速度慢以及大样本等缺点,将改进的粒子群算法、灰色模型和神经网络模型有机结合,构建了改进粒子群优化灰色神经网络预测模型(IPSO-GMNN)。并与其他预测模型进行比较,实证结果表明:IPSO-GMNN预测模型能够克服神经网络预测模型的不足,更好地识别时间序列的非线性和突变性特征。在对我国专利授权数量的预测应用中,新模型对非线性时间数据预测表现出更好的预测精度和稳定性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周飞 吕一清 石琳娜
文章针对神经网络存在局部最优、收敛速度慢以及大样本等缺点,将改进的粒子群算法、灰色模型和神经网络模型有机结合,构建了改进粒子群优化灰色神经网络预测模型(IPSO-GMNN)。并与其他预测模型进行比较,实证结果表明:IPSO-GMNN预测模型能够克服神经网络预测模型的不足,更好地识别时间序列的非线性和突变性特征。在对我国专利授权数量的预测应用中,新模型对非线性时间数据预测表现出更好的预测精度和稳定性。
[期刊] 管理现代化
[作者]
张卓 刘一新 谷静
区域协同创新能力测评是了解区域协同创新发展现状和发展潜力的重要工具。从知识获取能力、知识创造能力、创新环境支撑能力和资源协同配置能力4个维度,构建区域协同创新能力测评体系,并用耦合协同度模型进行测量,最终以江苏省为样本进行实证分析。结果发现:江苏省区域协同创新能力正处于中度协同向高度协同过度的阶段,且知识获取能力、知识创造能力和创新环境支撑能力都处于较好的发展水平,而资源协同配置能力是影响区域协同创新能力增长提速的重要因素。
关键词：
协同创新能力 耦合协同度模型 测评
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
吴巍 周孝德 王新宏 程文
【目的】针对传统多沙水库冲淤预测模型难以准确、迅速预测某一具体水库调度运行方式下泥沙的冲淤变化过程,无法为制定合理水库调度运行方式提供决策依据的不足,构建一种计算效率高、能保证一定计算精度且相对简便的泥沙冲淤预测模型。【方法】将人工神经网络及粒子群优化算法引入到多沙水库冲淤预测中,构建基于自适应粒子群算法优化BP神经网络的多沙水库冲淤预测模型,并将该模型应用于冯家山水库库区泥沙冲淤形态、冲淤量的预测,验证其实用性。【结果】将多沙水库冲淤变化过程视为一个非线性动力系统,利用人工神经网络处理大规模复杂非线性动力学问题的优势,在采用自适应粒子群优化算法对BP神经网络的初始连接权值和阈值进行优化的基础...
[期刊] 统计与决策
[作者]
王亮 滕克难 吕卫民 金永川
文章分析了传统GM(1,1)及DGM(1,1)模型应用时对数据要求上的弊端,证明了GM(1,1)与DGM(1,1)模型的模拟数据的增长率均为定值,指出对于非近似指数增长的数据序列,GM(1,1)与DGM(1,1)模型的模拟及预测效果并不理想。引入非线性时间项,构造了一种拓展的非线性时变参数离散灰色预测模型(NTDGM(1,1)模型),并利用粒子群算法(PSO)优化得到模型中各参数,给出了该模型的建模步骤。算例分析表明文章提出的NTDGM(1,1)模型对各类型趋势数据均具有很好的模拟精度,能够很好地解决非线性序列的模拟问题。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄文雅
文章使用随机扰动项进行随机干扰,使粒子跳出局部最优解的局限,大大提高了算法的精度,通过粒子群优化算法和现有文献的求解结果比较,发现粒子群优化算法计算的准确度更高,该算法能够得出较为精确的全局最优解。上层规划模型的求解结果表明所有实例均能全局收敛于最优解,说明构建的基于粒子群优化算法的最优双层规划模型可信度较高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
常先英 李荣钧
文章基于CVaR模型进行投资组合优化,并利用粒子群算法对其进行求解。在具体应用过程中,为克服粒子群算法易陷入局部极值的缺陷,对算法进行了改进,并与标准粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)进行了比较,结果表明,改进后的算法应用于CVaR模型是行之有效的,且优于标准粒子群算法和遗传算法。
[期刊] 管理评论
[作者]
章杰宽 朱普选
在已有研究成果的基础上,本文提出一种经过优化的灰色神经网络模型用于旅游需求预测。首先,将灰色神经网络进行数学建模,以便于优化算法的应用。其次,在标准粒子群算法基础上,通过对惯性权重与学习因子的动态设置,构造一种动态粒子群算法,并利用动态粒子群算法对灰色神经网络参数进行优化。最后,通过优化的灰色神经网络预测模型对旅游需求进行预测,并比较了本文所建立的灰色神经网络模型与目前流行的旅游需求预测模型的预测效果。结果表明,动态粒子群算法优化的灰色神经网络的预测精度相比已有方法具有更高的预测精度。
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