混合GP-GA用于信息系统建模预测的研究

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

所属期刊栏目：40

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划;信息技术项目2001AA115180

在线出版日期：2004-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：44-48