1 简介

由于进出口贸易额波动较大,影响因素较多,一般预测算法难以得到较为准确的预测结果。针对该问题,提出基于PSO优化混合RVM模型的贸易预测方法。该方法首先找出影响进出口贸易的指标并通过主成分分析方法提取出指标的主因子作为模型的输入数据。然后在多个不同核函数的单一核RVM模型训练的基础上,根据单一核RVM模型预测误差采用多核加权的方法构建混合核RVM模型,最后通过PSO优化混合核模型参数以提高预测准确性。以深圳进出口贸易预测为例验证该方法能够较为准确地预测进出口贸易值。

2 部分代码

function [ParSwarm,OptSwarm]=BaseStepPso(ParSwarm,OptSwarm,AdaptFunc,ParticleScope,MaxW,MinW,LoopCount,CurCount)%功能描述:全局版本:基本的粒子群算法的单步更新位置,速度的算法%%[ParSwarm,OptSwarm]=BaseStepPso(ParSwarm,OptSwarm,AdaptFunc,ParticleScope,MaxW,MinW,LoopCount,CurCount)%%输入参数:ParSwarm:粒子群矩阵,包含粒子的位置,速度与当前的目标函数值%输入参数:OptSwarm:包含粒子群个体最优解与全局最优解的矩阵%输入参数:ParticleScope:一个粒子在运算中各维的范围;%输入参数:AdaptFunc:适应度函数%输入参数:LoopCount:迭代的总次数%输入参数:CurCount:当前迭代的次数%%返回值:含意

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