典型文献
基于智能优化灰色模型的电子固废预测
文献摘要：
针对已有电子固废产生量预测时存在的建模机理复杂、建模精度低等问题,提出一种分数阶多元灰色模型与神经网络补偿模型相混合的智能建模方法.利用粒子群算法对灰色模型的累加阶数以及背景值参数寻优,发挥灰色模型的最大性能;利用BP神经网络对灰色建模的误差进行补偿,提高固废产生量的预测精度;利用华盛顿州电子固废数据验证了所提方法的有效性.通过对电子固废产生量的精确估计,为电子固废回收的基础设施规划、回收流程优化等提供参考.
文献关键词：
电子固废预测;混合智能建模;分数阶多元灰色模型;BP神经网络;粒子群算法
中图分类号：
作者姓名：
孙晓安;栾小丽;刘飞
作者机构：
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏无锡214122
文献出处：
引用格式：
[1]孙晓安;栾小丽;刘飞-.基于智能优化灰色模型的电子固废预测)[J].系统仿真学报,2022(03):536-542
A类：
电子固废预测,分数阶多元灰色模型,混合智能建模
B类：
智能优化,产生量,建模精度,补偿模型,相混,粒子群算法,累加,阶数,背景值,值参,参数寻优,华盛顿州,数据验证,精确估计,固废回收,设施规划,流程优化
AB值：
0.252047
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