动态粒子群算法优化灰色神经网络的旅游需求预测模型研究

作者：章杰宽,朱普选

摘要：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。

发文机构：西藏民族学院管理学院

关键词：粒子群算法优化GM(11)神经网络旅游需求预测PSO, optimization, GM（1.1）, gray neural network, tourism demand forecast

分类号： F823[经济管理—财政学]