基于WPA-BiGM(1,1)模型的宠物数量趋势预测OA
基于2019-2024年国内宠物狗与宠物猫的相关数据,通过双层灰色模型(bi-level grey model,BiGM)结合狼群优化(wolf pack algorithm,WPA)算法,对宠物狗与宠物猫数量的变化趋势进行拟合和预测。首先对缺失插值补全,再利用双层灰色预测模型挖掘历史数据规律,并引入WPA算法优化模型参数,再通过与其他模型的比较分析,验证了该模型相较于其他传统预测模型在拟合精度和预测精度上的优势。最后,对2025-2028年宠物狗与宠物猫的数量进行预测,结果显示,宠物狗数量呈现下降趋势,宠物猫数量呈现上升趋势。该结果可为宠物市场规划提供科学依据,并为行业从业者和决策者提供数据支持。
岳舒晴;牛敏捷;王程扬;熊昕;胡曦
江汉大学人工智能学院,湖北武汉430056江汉大学人工智能学院,湖北武汉430056江汉大学人工智能学院,湖北武汉430056江汉大学人工智能学院,湖北武汉430056江汉大学人工智能学院,湖北武汉430056
数理科学
WPA-BiGM(11)宠物产业数据预测模型优化
《江汉大学学报(自然科学版)》 2026 (1)
P.87-96,10
国家自然科学基金项目(62405115)。
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