基于粒子群优化改进的灰色神经网络在时间序列预测中的应用

基于粒子群优化改进的灰色神经网络在时间序列预测中的应用

时间序列预测是一项重要的任务，可以在许多领域中应用，例如金融、气象和股票市场等。为了提高时间序列预测的准确性和稳定性，许多研究人员采用了不同的方法和模型。在本文中，我们将介绍一种基于粒子群优化改进的灰色神经网络（PSO-GNN）模型，并提供一个适用于Matlab的神经网络案例。

灰色神经网络（GNN）是一种结合了灰色系统理论和神经网络的预测模型。它克服了传统神经网络在小样本和不完整数据情况下的不足，并能够对非线性和动态系统进行有效建模。然而，GNN模型的预测准确性仍然受到模型结构和参数选择的影响。

为了改进GNN模型的性能，我们引入了粒子群优化（PSO）算法。PSO是一种启发式优化算法，通过模拟鸟群觅食行为来寻找最优解。在PSO-GNN模型中，我们使用PSO算法来优化GNN模型的权重和阈值，以提高时间序列预测的准确性。

下面是一个基于Matlab的PSO-GNN模型案例：

% 步骤1：准备数据
data = [1, 2,