基因表达式程序设计在复杂函数自动建模中的应用

基因表达式程序设计是一种新的自适应演化算法，该算法已经应用到许多领域中，并且取得了起好的效果。通过对适应度函数的有效设计以及函数集的有效选取，引入新的常数创建方法。将基因表达式程序设计运用于复杂函数的自动建模中，并把所建立的模型用于预测分析。通过仿真实验表明：用此方法所建立的模型比传统的最小二乘法、神经网络以及遗传程序设计等方法具有更好的性能。最后对该算法的应用前景作了简要分析。     

用GEP实现复杂函数的自动建模

GEP是一种新颖的遗传算法,在函数建模的应用中取得良好的结果.给出计算有效基因长度的伪代码,结合GRCM方法阅读基因,快速计算出染色体的适应值.在算法中增加了参数估计模块,用GEP得到较好模型后,用参数估计模块进行参数优化,试验显示这种混合的GEP方法比传统的最小二乘法、神经网络以及遗传程序设计等方法具有更好的性能.     

组合预测方法在粮食单产预测中的应用

组合预测是利用各种预测模型所包含的独立有用预测信息来对事业未来发展趋势进行预计，估测的过程。通过粮食单产预测实例，论证了组合预测方法是一种比单一预测方法具有更能收到料好预测效果的佳法。     

组合预测方法及其在粮食产量预测中的应用

提出了一种组合预测方法，以预测偏差编对值和小为标准，用线性规划确定组预测权系数的最优加权算法，对浙江省的粮食产量进行了预测分析，结果表明，此模型具有较高的精度。表3，参6。     

遗传程序设计在统计建模中的应用

介绍一种利用遗传程序设计的方法来自动生成统计预测模型，并进行误差估计分析，改变过去只使用拟合曲线粗糙、预测结果不理想的几种传统固定统计预测模型的传统分析方法。通过对[1]和[2]的真实历史资料验证，结果表明，与传统的线性回归、指数回归、抛物线回归三种方法对比，遗传程序设计建立的模型所预测的数据准确度明显要高。     

组合预测方法在浙江省粮食产量预测中的应用

在介绍组合预测方法的基础上，利用最优加权法对浙江省几年后的粮食总产量进行预测。采用线性规划方法确定最优组合的权系数，并对预测出的结果进行了分析和讨论。     

基因表达式程序设计的GRCM方法

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运行效率,实验表明在求解很多问题的时候比遗传程序设计在速度上优越两个数量级以上。在基因表达式的基础上,提出了基因阅读运算器方法,此方法不需要把染色体转换为表达式树,而是直接对染色体进行操作得到该染色体的适应值。实验表明,采用这种方法不仅简单有效,而且能提高运算的速度。     

组合预测法的改进及其在负荷预测中的应用

阐述了传统组合预测方法的基本原理,并从理论上论证了组合预测方法相对于单一预测模型的优越性。在此基础上,总结了组合预测方法的具体步骤,对组合预测方法基于最小二乘法的最优权重确定方法进行了改进,提出了一种新的基于BP神经网络模型的最优权重确定方法。最后将改进后的组合预测方法应用于电力系统短期负荷的预测中。通过分析和比较,验证了该方法的有效性。     

自适应神经网络在水质预测建模中的应用

东江惠州段水质直接影响着香港和深圳的淡水供应质量,本文根据东江水质自动监测系统的分布情况,提出了由上游水质预测下淡水质和当前水质预测未来水质的两种基于自适应神经网络的东江惠州段水质预测建模方法,给出了基于误差梯度信息的离散神经网络自适应学习算法,用李亚普诺夫方法证明了该自适应神经网络算法的收敛性,仿真结果证明了该方法具有较高的预测精度,且方法简便,适用对象广泛。     

多属性群体决策的水文预报择优及组合方法

针对水文预报在参数受限条件下精度不高的问题,提出一种基于多属性群体决策的水文预报择优及组合方法.该方法首先建立预报正确率、确定性系数、合格区间、发生可能性四个决策属性;然后依靠理想模型给出属性权值的确定方法,并采用OWG和OWGA加以集结;最终基于评测值的序关系构成与实测值更为接近的预报区间.实验表明:该方法能够从多种预报方案中选择出相对误差较小的预报值,并形成一种高精度的组合预报模型,将预报提升一个等级.     

调和平均的组合预测方法之性质研究

调和平均的组合预测是一种非线性组合预测方法．对基于最小几何距离的加权调和平均组合预测模型的性质进行了研究，从理论上说明了该种方法的有效性．首先提出新的非劣性组合预测、优性组合预测、预测方法优超、冗余度的概念；其次指出模型的任一个可行解对应的组合预测至少是非劣性组合预测，并给出优性组合预测存在的一个充分条件；最后证明在一种单项预测方法优超另一种单项预测方法的条件下冗余预测方法出现的判定定理．     

基于小波网络的非线性组合预测方法研究

提出了一种基于小波网络的非线性组合预测新方法,以克服线性组合预测方法在解决非平衡时间序列组合建模问题所遇到的困难和存在的不足,并给出了相应的学习算法求解小波函数线性组合的尺度和时延参数以及神经网络权值。理论分析和大量的应用实例表明：本方法具有很强的泛化能力与自适应数据和函数变化的能力,在处理诸如经济时间序列这种具有一定程度不确定性的非线性系统的组合建模和预测方面有较高的应用价值。     

灰色绝对关联度组合预测模型的性质研究

组合预测能够充分利用各种不同的预测方法所提供的信息,以适当加权的形式得出组合模型,同时由于组合预测模型更关心某种预测信息的权重,从而使得预测问题所利用的信息更充分,更完备,模拟精度也更高。将灰色绝对关联分析应用到组合预测中,提出了基于灰色绝对关联度的组合预测模型,并在此基础上给出了灰色绝对关联优性组合预测、预测方法优超、冗余度等概念,给出了灰色绝对关联组合预测是非劣性组合预测及优性组合预测的一个充分条件,得出了冗余预测的判定定理。算例分析表明该方法是合理有效的。     

基于知识的规划模型构造系统研究

给出了基于知识的模型构造系统的定义，并以此概念为指导思想实现了基于知识的规划模型构造系统。详细论述了系统知识的表示与组织，并结合企业生产计划问题，描述了系统构造模型过程。     

预测模型Agent的实现方法

在多Agent预测模型系统中,由预测方法和模型构成的预测模型Agent是完成预测任务的主体,实现各种预测模型Agent是开发多Agent预测模型系统的主要工作,本文在实现Agent的整体框架基础上,研究了直接编程预测模型Agent的实现方法,并提出了利用Agent技术封闭现有预测模型软件来快速建立预测模型Agent的思路。