| 注册
首页|期刊导航|计算机与数字工程|基于K均值粒子群算法的组合预测模型

基于K均值粒子群算法的组合预测模型

贾冀婷

计算机与数字工程Issue(9):1592-1594,1633,4.
计算机与数字工程Issue(9):1592-1594,1633,4.DOI:10.3969/j.issn1672-9722.2015.09.010

基于K均值粒子群算法的组合预测模型

Combination Forecasting Model Based on PSO and K-means Clustering Algorithm

贾冀婷1

作者信息

  • 1. 西安邮电大学计算机学院 西安 710121
  • 折叠

摘要

Abstract

The combination forecasting model is proposed based on the traditional forecasting methods .The model uses particle swarm optimization and K‐means clustering algorithm to calculate the weight in this paper .The results show that the combination forecasting model based on particle swarm optimization and K‐means clustering algorithm has higher precision than other models such as based on particle swarm optimization and genetic algorithm .

关键词

粒子群优化算法/K 均值聚类算法/组合预测模型/权值

Key words

particle swarm optimization/K-means clustering algorithm/combination forecasting model/weight

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

贾冀婷..基于K均值粒子群算法的组合预测模型[J].计算机与数字工程,2015,(9):1592-1594,1633,4.

基金项目

国家自然科学基金项目“基于群体智能的组合软件测试优化关键问题研究”(编号61050003);陕西省科技攻关计划项目“嵌入式软件智能组合测试平台”(编号2009K08-26);陕西省教育厅自然科学基金项目“基于群体智能的组合测试方法研究”(编号09JK727)资助。 ()

计算机与数字工程

OACSTPCD

1672-9722

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文