基于粒子群优化GRU的粮食产量预测

文献类型： 中文期刊

第一作者： 袁世一

作者： 袁世一

作者机构：

关键词： 粮食产量预测;PSO-GRU;粒子群优化算法;门控循环单元

期刊名称： 智能计算机与应用

ISSN： 2095-2163

年卷期： 2024 年 008 期

页码： 109-114

摘要： 粮食产量预测是关系国计民生的重要问题，为了提高粮食产量预测的精度，本文提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)—门控循环单元(Particle Swarm Optimization-Gate Recurrent Unit, PSO-GRU)的粮食产量预测模型。该模型利用PSO算法对GRU模型的关键参数进行寻优，解决了GRU易陷入局部最优解的问题；使用1949-2021年全国粮食产量数据作为数据源，利用PSO-GRU模型对全国粮食产量进行预测，并与GRU、PSO-RNN和PSO-LSTM等模型进行比较分析。实验结果表明，PSO-GRU模型能够充分挖掘时间序列特征，在全局收敛方面展现出显著优势，提高了粮食产量预测的准确性。

分类号： TP18%S126

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