混合GP—GA用于信息系统建模预测的研究

HFCAS OpenIR

	混合GP—GA用于信息系统建模预测的研究
	2004-01-01
发表期刊	计算机工程与应用
ISSN	1002-8331
摘要	该文克服了传统建模方法在模型选取及参数估计方面的困难与不足，提出了利用改进的遗传程序设计和改进的遗传算法相结合的混合GP—GA算法。一方面，遗传程序设计中加入了简约压力项，控制了代码过度增长，实现了不加先验知识的简洁非线性模型的自动获取。另一方面，遗传算法采用Gray编码，随机整群抽样选择，以优化模型中的参数，这在一定程度上补偿了遗传程序设计在演化过程中具有较好结构的模型可能因为其中的参数未能达到最优而被淘汰的损失。仿真实例和实际应用均表明混合GP—GA算法优于普通的回归分析及单纯的遗传程序设计方法，提高了拟合和预测精度，并且更适合反映问题的实际情况。
关键词	混合遗传程序设计遗传算法简约压力项
收录类别	CSCD
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:1803786
引用统计	被引频次：5[CSCD] [CSCD记录]
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.hfcas.ac.cn:8080/handle/334002/56285
专题	中国科学院合肥物质科学研究院
推荐引用方式 GB/T 7714	. 混合GP—GA用于信息系统建模预测的研究[J]. 计算机工程与应用,2004,040.
APA	(2004).混合GP—GA用于信息系统建模预测的研究.计算机工程与应用,040.
MLA	"混合GP—GA用于信息系统建模预测的研究".计算机工程与应用 040(2004).