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[期刊] 管理科学
[作者]
吴登生 李建平 蔡晨
软件成本估算是控制软件进度、降低软件风险和保证软件质量的有效措施,已引起产业界和学术界的广泛关注。为能更准确地估算软件成本,采用粒子群算法优化加权类比估算模型(PSO类比模型)中各个特征属性的权重,避免权重选择的盲目性;同时采用非参数自助法对原始数据抽样,在自助法子样本的基础上,分析PSO类比模型中的类比项目个数和成本计算方式对模型精确度的影响,并进一步计算新项目估算成本值的可信度以及在一定置信水平下的区间值;采用Desharnais数据库验证PSO类比模型与自助法推断方法的有效性,根据MMRE和Pred(0.25)两个标准将PSO类比模型与一般类比模型、支持回归机、人工神经网络、径向基神经网...
[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] 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] 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] 中南财经政法大学学报
[作者]
莫连光
对房地产的准确估价是开征房产税的基本前提,寻求和采用准确性高、成本低的房价评估方法是非常必要的。针对普通的商业房产地估价问题的复杂性,融合灰色关联理论、模拟细菌行为改进的粒子群算法和神经网络算法的优势,本文提出了一种新的商业房产地估价模型——基于灰色关联理论、模拟细菌行为改进的粒子群算法和神经网络算法集成的商业房产地估价模型。首先利用灰色关联理论求得影响商业房产地价格的主要因素,从而优化BP神经网络的输入变量;然后利用模拟细菌行为改进的粒子群算法优化BP神经网络初始权重和阈值。该方法能有效地提高普通BP算法对非线性问题的处理能力,同时也提高了普通BP算法的收敛速度和搜索全局最优值的能力。本文选...
[期刊] 运筹与管理
[作者]
吴登生 宋浩 李建平 蔡晨
随着社会各行各业对软件开发投资的日益增长,产业界和学术界越来越关注可靠的软件成本估算,以有效控制软件开发过程中相关风险。为了能更准确地估算软件成本,提出一种带遗传算法优化参数的支持向量回归机模型,用遗传算法来优化支持向量回归机模型中的参数集(C,γ,ε),可以避免参数选择的盲目性,能显著提高支持向量回归机模型的预测能力。分别用IBM DP、Kemerer和Hallmark三个数据库来验证模型的有效性,并与常用的线性回归模型进行对比,结果显示采用遗传算法优化的支持向量回归机模型具有很好的学习精度和推广能力,在MMRE和Pred(0.25)两个标准上都优于线性回归模型。
[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]
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] 运筹与管理
[作者]
陈久梅 邱晗光
为满足B2C电子商务中高效率、低成本配送需求,建立了两级定位-路径问题的三下标车流模型,提出了一种求解该问题的变邻域粒子群算法。该算法引入路径重连思想,将粒子群算法中粒子动态更新设计为当前解的邻域搜索、当前解与个体历史最优解之间的路径重连、当前解与种群历史最优解之间的路径重连;在此基础上,提出变邻域搜索策略,动态改变邻域结构以拓展搜索空间。实验结果表明,该算法能有效求解两级定位-路径问题。
[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] 科技管理研究
[作者]
丰景春 赵文静 丰慧 王龙宝
为完善项目群工期-费用优化模型和提高模型求解的精确性及有效性,研究并构建基于混合粒子群算法的集时间、资源和费用的工期压缩模型。首先,根据承包商一致性将工程项目群分成若干个子网络,通过对基于子网络的项目群工期压缩机理分析,剖析资源约束下工期压缩对业主支付费用的影响。其次,以业主支付费用最低为目标,构建单一资源约束下工程项目群工期压缩模型,并进行模型求解的算法设计。最后,结合南水北调江苏段东线一期工程,对其工期进行压缩,通过模型的应用和求解,得到业主支付费用最低的项目群资源调配方案和工期调整方案。研究结果显示:将资源要素考虑在内的工期-费用优化模型更加全面、详细分析工期压缩给项目群、承包商和业主带来的影响,以及人工智能算法在该目标规划模型求解中的有效应用,为项目群工期压缩问题解决提供思路和方法参考。
[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] 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...
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