MATLAB实现的PSO优化灰色系统智能预测模型

资 源 简 介

本项目深度融合微粒群优化算法与灰色系统理论，利用MATLAB构建智能时序预测系统。通过PSO自动优化GM(1,1)模型参数，显著提升预测精度，适用于经济、能源等领域的趋势分析与决策支持。

详 情 说 明

基于微粒群优化灰色系统模型的智能预测系统

项目介绍

本项目创新性地将微粒群优化算法（PSO）与灰色系统理论中的GM(1,1)模型深度融合，构建了一个高精度的智能时序预测系统。传统灰色预测模型通常采用固定的参数估计方法，难以适应复杂多变的数据特征。本系统通过PSO算法自动优化GM(1,1)模型的关键参数（发展系数a和灰色作用量b），实现了参数的自适应调整，显著提升了模型的预测精度和泛化能力。该系统特别适用于数据量少、信息不完全的时间序列预测场景，可广泛应用于经济趋势分析、工程预测、环境监测等领域。

功能特性

• 智能参数优化：利用PSO算法自动寻优GM(1,1)模型的核心参数，克服传统方法参数固定的局限
• 高精度预测：通过优化后的灰色模型实现对少量、不完全信息时间序列的高精度拟合与预测
• 全面结果输出：提供优化参数、拟合误差、预测结果、置信区间及多种精度评估指标
• 可视化分析：生成直观的历史数据拟合曲线与未来预测趋势图，支持效果直观评估
• 参数灵活配置：支持用户自定义PSO算法参数和数据预处理选项，满足不同应用场景需求

使用方法

1. 准备输入数据：准备时序数据向量（至少包含4个数据点）
2. 设置预测参数：指定预测步长（正整数，表示需要预测的未来期数）
3. 配置算法参数（可选）：根据需要调整PSO算法的种群规模、迭代次数、学习因子等参数
4. 设置预处理选项（可选）：选择是否进行数据累加生成等预处理操作
5. 运行预测系统：执行主程序，系统将自动完成参数优化、模型建立和预测分析
6. 查看输出结果：系统将输出优化后的模型参数、拟合误差分析、未来预测值、置信区间及精度指标，并生成可视化图表

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 支持MATLAB基本运算及绘图功能
• 无需安装额外工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，实现了时序数据的输入与预处理、PSO算法参数的初始化设置、基于微粒群优化的灰色模型参数自动寻优、历史数据拟合与误差分析、未来多期预测计算、预测结果置信区间估计、模型精度指标综合评估以及预测效果的可视化图表生成。