基于GRA-GEP的爆破峰值速度预测

针对在爆破施工中爆破振动危害严重、爆破振动峰值速度难以预测的问题,通过灰色关联度理论和My Eclipse开发工具,建立基于灰色关联度分析(GRA)和基因表达式编程算法(GEP)的GRA-GEP爆破峰值速度预测模型。以湖北铜录山现场露天台阶爆破实测数据进行模拟预测,通过灰色关联度分析,认为最大段药量、总装药量、水平距离、高程差、前排抵抗线长度、测点与最小抵抗线方向夹角等与爆破峰值速度存在相关性,进而为了实现爆破峰值速度进行预测,根据GEP计算思路,采用My Eclipse软件进行Java语言编程模拟运算。研究结果表明:GRA-GEP模型预测结果最大相对误差为14.4%,平均相对误差为7.8%,远低于萨道夫斯基经验公式(平均相对误差30.6%)与BP神经网络预测模型(平均相对误差13.3%)。     

基于基因表达式编程的地铁隧道土建工程造价估算

为了能在地铁建设工程前期获取可靠的投资估算,以便供项目决策及控制项目造价参考,本研究在分析总结地铁隧道土建工程结构的相关特征的基础上,利用基因表达式编程强大的函数挖掘能力,找出影响地铁隧道土建造价的不确定因素与其延米造价之间的非线性关系,来构建预测模型估算车站区间隧道土建造价,进而估算整条地铁线路隧道部分土建工程的造价。选取16组典型工程数据作训练样本和验证样本,设定好GEP算法的构成要素后,通过Matlab2016b编写算法程序求解该预测模型,经过多次计算,挖掘出适应度值为1 214.04的较好拟合函数。实例结果表明,该预测模型所得结果与实际值相对误差≤7.78%,满足预测精度≤10%的要求,并且通过GEP预测模型与ANN模型对比研究发现,GEP预测模型的验证样本预测结果拥有更好的预测精度。     

基于基因表达式编程算法的磨料射流切割深度预测模型

针对磨料射流切割套管深度与水力参数、工作参数及磨料参数之间存在复杂的耦合关系及传统预测方法的不足,建立基于基因表达式编程算法的磨料射流切割深度的预测模型。通过将函数表达式基因化,利用选择算子、变异算子、插串算子、变换算子等对群体实施遗传操作,得出最优函数表达式,并将其与人工神经网络预测模型、回归预测模型进行对比分析。结果表明,基于基因表达式编程算法的预测值与试验值的平均误差为3.93%,标准误差为0.251,预测精度明显高于其他预测模型,可直观、准确地反映磨料射流切割深度与水力参数、工作参数及磨料参数之间的关系,为磨料射流切割技术的定量控制提供可靠的理论支撑。     

基于GEP的多数据流预测算法

针对传统的基于线性回归预测建模方法只能适应简单的预测建模和只能预测未来窗口平均值的不足,提出了基于基因表达式编程(gene expression programming,GEP)的多数据流预测方法。在多数据流环境中使用滑动窗口对多数据流的划分方法,给出了多数据流环境中的数据流名称的定义,揭示了这些数据流之间存在的映射关系;进而提出了对多数据流进行预处理的方法,并建立了基于GEP的多数据流的自适应预测模型。使用真实数据进行实验,验证了算法的有效性。     

基于模拟退火的基因改进型GEP算法

基因表达式编程具有强大的函数挖掘能力,有助于在实验数据上提炼数学模型、揭示事物本质规律.尽管标准GEP算法通过改进遗传操作在一定程度上克服了早熟现象,但在解决实际问题中仍常表现出算法的不稳定;此外,标准GEP算法挖掘出的函数表达式往往冗长,可解释性差.针对这些问题本文做了如下工作:(1)对标准GEP算法的基因进行了新的定义,改进了标准GEP算法的基因构成,提高了GEP算法的通用性;(2)将模拟退火引入到标准GEP算法的选择算子中,提出了基于模拟退火的基因改进型基因表达式编程算法(RG-GEP-SA);(3)实验表明,RG-GEPSA算法比标准GEP算法具有更高的稳定性,RG-GEPSA算法比标准GEP算法成功率提高了11%,挖掘出的函数表达式更具有可解释性.     

中国期刊全文数据库

传统基因表达式编程(GEP)编码简单,适应性强,但可能陷入局部最优的“早熟”陷阱.因此,作者借鉴生物界的“返祖现象”,提出了基于回溯的基因表达式编程方法.主要工作包括:(1)在传统GEP算法中引入回溯机制,提出基于回溯策略的GEP算法GEPBS(GEP withBacktracking Strategy);(2)提出回溯检查点概念,设计等比递增检查点序列和加速递增检查点序列,约束回溯过程;(3)扩充基于回溯的GEP算法,设计了退化因子(RF),提出了按比例回溯策略GEPPBS(GEP with Propo     

提高基因表达式编程发现知识效率的回溯策略

传统基因表达式编程(GEP)编码简单,适应性强,但可能陷入局部最优的"早熟"陷阱.因此,作者借鉴生物界的"返祖现象",提出了基于回溯的基因表达式编程方法.主要工作包括:(1)在传统GEP算法中引入回溯机制,提出基于回溯策略的GEP算法GEPBS(GEP with Backtracking Strategy);(2)提出回溯检查点概念,设计等比递增检查点序列和加速递增检查点序列,约束回溯过程;(3)扩充基于回溯的GEP算法,设计了退化因子(RF),提出了按比例回溯策略GEPPBS(GEP with Proportional Backtracking Strategy);(4)通过两个实验验证了新算法的有效性,在相同条件下较传统算法的适应度最大提高了49.2%,成功率最高提高了4倍.     

基于GEP的四维飞行轨迹预测模型

针对传统的空气动力学模型在四维飞行轨迹预测上误差较大的问题,提出了一种基于改进的基因表达式编程(GEP)的预测模型.该模型通过历史飞行时间数据找出飞行位置、高度和过固定点时间的函数对应关系,预测下次飞行过每个固定点的高度和时间,对全程采样固定点的预测实现完整的四维轨迹预测.仿真试验验证了该预测模型更为理想,更加符合实际情形.     

采用基因表达式编程的自适应层次聚类方法

针对层次聚类算法高维度数据计算复杂度较高、抗干扰性较差、误差较大等不足,在结合基因表达式编程(GEP)非线性演化优越性能的基础上,提出一种基于GEP计算模型的层次聚类算法(GEPHCA),寻找经过基因遗传进化适应度最高的聚类中心.通过试验对比验证可知:基于基因表达式编程的自适应层次聚类方法在实际应用中是有效的,不仅能够实现自动聚类,而且和一般的聚类方法进行比较,具有自适应迭代、速度较快、稳定高效等优点.     

基于基因表达式编程的网格调度节点选取算法

为了在网格的动态分域调度机制中,更前瞻性地动态选取域内“计算结点”,解决原传统算法中需要依赖专业知识,而使选取过程具有主观性和盲目性的问题,提出了基于基因表达式编程(GEP)的网格调度域计算结点的选取算法.并通过对基于传统遗传算法进行选取和基于GEP进行选取的算法的比较,实验证明了该算法的优越性与实用性.     

基于基因表达式程序设计的非固定群体演化算法

基因表达式程序设计（GEP）是当前计算机界研究的热点之一．但是GEP在实际应用中都是基于固定群体的多种群演化．这种固定群体存在很多局限性．例如：当群体规模太小,则群体内缺乏足够的多样性,GEP可能收敛过快,出现早熟现象;当群体规模太大,则算法可能会浪费掉很多计算资源．文中构造的一种算法,以解决GEP的上述问题．     

基因表达式编程用于有机化合物的毒性预测

基因表达式编程方法(GEP)是一种新型的数据挖掘和建模工具,应用GEP方法对110个有机化合物的毒性进行了构效关系研究,并与人工神经网络(BP-ANN)和偏最小二乘(PLS)方法比较.结果发现,GEP方法的预测较好,且模型稳定.     

基因表达式程序设计方法在采煤工作面瓦斯涌出量预测中的应用

基因表达式程序设计是一种基于基因组和表现型组的新型遗传算法，该算法在运行时具有很高的效率，实验表明在求解很多问题的时候比遗传规划优越两个数量级以上．预测采煤工作面瓦斯涌出量是进行通风设计和制定矿井安全技术措施的重要依据，而影响采煤工作面瓦斯涌出量的各因素之间关系不明确．基因表达式程序设计比较适合于求解这一类复杂的非线性问题．本采用基因表达式程序设计，建立了采煤工作面瓦斯涌出量的预测模型．结果表明，预测结果比遗传规划得到的结果具有更高的预测精度和很好的稳定性．章最后指出了该方法具有广泛的应用前景．     

自适应基因表达式程序设计研究及应用

针对基因表达式程序设计(GEP)是基于基因型和表现型的新型遗传算法,它综合了遗传算法(GA)和遗传程序设计(GP)的优点,但在解决具体问题时有收敛速度较慢、易陷入局部最优和拟合度不高等缺陷,提出一种自适应基因表达式程序设计算法(AGEP),它将差分突变搜索、混沌重组和变异操作、灾变算子运用于GEP中;最后将其应用于实例中,并将其所得结果与传统的基因表达式程序设计结果进行比较。研究结果表明:该算法不仅提高了算法的精度和收敛速度,而且有效地克服了不成熟收敛,理论证明该算法全局收敛;改进的基因表达式程序设计性能良好。     

一种用GEP进化神经网络结构和权值的方法

提出一种用基因表达式编程(gene expression programming,GEP)自动设计神经网络结构和权值的算法.论述算法的基本思想和基本操作,针对算法的早熟现象和变异率低问题进行了相应的改进,给出这种算法的应用实例.实验结果表明,GEP可以自动设计神经网络的结构,并能给出优化的网络权值,与其他优化算法相比,收敛速度更快.     

改进基因表达式编程算法及其应用研究

基因表达式编程是一种新型的自适应演化算法,它是在继承和发展遗传算法和遗传编程优点的基础上发展起来的知识发现新技术．笔者介绍了GEP的发展现状与关键技术,设计了逆淘汰策略和无树解码方式的改进方案,旨在维持种群多样性和提高算法效率,最后将改进方法应用与一元和多元函数挖掘的实验,得到准确度和拟合度良好的函数模型,收到了满意的效果．     

基于基因表达式编程优化PID调节器参数

 应用基因表达式编程（GEP）优化PID调解器参数,提出了基于GEP的PID参数优化策略和适应度函数的设计方法;提出了基于GEP的PID参数优化的GEP-PID算法。实验表明,与Ziegler-Nichols(ZN)法相比,该算法使系统阶跃响应的超调量下降了65.45%,上升时间和调整时间分别缩短了38.5%和61.5％。     

一种基于小生境算法的免疫基因表达式编程

针对基因表达式程序设计GEP、免疫基因表达式IGEP改进算法收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,提出把小生境技术用到IGEP中.不管是GEP还是IGEP,当陷入局部最优值时,依靠基本迭代很难跳出该值.为此,使用小生境技术处理局部最优值,并且把找到的局部最优值用来更新免疫记忆库,再用免疫算法选择种群,能避免再次陷入记忆库中的局部最优值.通过仿真实例,结果表明该方法在防止算法早熟上起到良好的作用,并且比一些改进GEP的算法更加优秀.     

基于基因表达式编程的终端区飞机优化排序模型设计

终端区飞机排序是空中交通流量管制部门关注的热点问题,通过研究基因表达式编程在终端区飞机排序中的应用,设计了可回溯基因表达式编程的优化排序算法。该算法在染色体进化时使用改进的操作算子——最大区间约束倒置操作符,解决进化中出现的无效解和无用解问题;在种群繁衍时采用了回溯进化技术,为较优种群更好地保存,对回溯栈的操作改进为不...