Resumen

Este estudio determinó el orden óptimo del modelo FGM (1, 1) a través del algoritmo de optimización por enjambre de partículas y combinado con los datos del entorno empresarial del Banco Mundial para predecir y analizar el entorno empresarial de las economías a lo largo de la Franja y la Ruta. Los resultados empíricos muestran que el modelo FGM (1, 1) tiene un buen efecto predictivo sobre el entorno empresarial. En cuanto a la precisión de la predicción, el modelo FGM (1, 1) basado en el algoritmo de optimización por enjambre de partículas para determinar el orden óptimo es significativamente mejor que el modelo GM (1, 1) tradicional. Los resultados de la predicción muestran que el nivel del entorno empresarial de las economías a lo largo de la Franja y la Ruta aumentará año tras año desde 2021 hasta 2022, pero el nivel general sigue siendo relativamente bajo. La principal innovación de este estudio radica en la introducción del modelo gris de orden fraccion

• Materias:Internet de las cosas Algoritmo iterativo Algoritmo de evaluación Viga viscoelástica Lenguaje de programación
• Subjects:Internet of things Iterative algorithm Evaluation algorithm Viscoelastic beam Programming language
• Palabras claves:Orden óptimo; Modelo FGM (1, 1); Algoritmo de optimización de enjambre de partículas; Datos del entorno empresarial del Banco Mundial; Predecir resultados; Modelo gris de orden fraccional
• Keywords:Optimal order; FGM (1, 1) model; Particle swarm optimization algorithm; World Bank business environment data; Predict results; Fractional-order grey model