基于粒子群改进的灰色神经网络的时间序列预测
时间序列预测在许多领域中都具有重要的应用价值，如股票市场预测、气候变化预测等。针对时间序列预测问题，传统的预测模型往往面临着数据不稳定性和非线性特征的挑战。为了提高预测准确度，研究人员提出了许多改进的方法。本文将介绍一种基于粒子群优化和灰色神经网络（PSO-GNN）的时间序列预测模型，并提供相应的MATLAB源代码。
首先，我们需要了解灰色神经网络（GNN）的基本原理。灰色系统理论是一种针对具有少量数据和缺乏信息的系统进行建模和分析的方法。GNN结合了灰色关联分析和神经网络的优势，在处理时间序列预测问题时具有较好的性能。
接下来，我们引入粒子群优化（PSO）算法来改进GNN模型。PSO算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群觅食的行为来寻找最优解。在PSO-GNN模型中，每个粒子代表一个可能的解，通过不断更新粒子的速度和位置来搜索最优解。通过将PSO算法与GNN模型相结合，可以进一步提高时间序列预测的准确性。
下面是PSO-GNN模型的MATLAB实现代码：
% PSO-GNN模型参数设置
max_iter = 100; % 最大迭代次数
pop_size = 50
