遺傳規(guī)劃作為一種現(xiàn)代啟發(fā)式隨機(jī)搜索優(yōu)化算法,是從遺傳算法中發(fā)展起來(lái)的一種全局尋優(yōu)技術(shù),也是重要的進(jìn)化算法之一。本文結(jié)合最小二乘法（LSM）拓展傳統(tǒng)的遺傳規(guī)劃（GP）算法,得到一種新的非線(xiàn)性預(yù)測(cè)方法——最小二乘遺傳規(guī)劃（GP-LSM）預(yù)測(cè)方法,并借鑒綜合集成預(yù)測(cè)思想,提出一種新的基于GP-LSM的非線(xiàn)性集成預(yù)測(cè)方法。與傳統(tǒng)的遺傳規(guī)劃相比,我們新提出的最小二乘遺傳規(guī)劃預(yù)測(cè)方法及其相應(yīng)的集成預(yù)測(cè)方法主要有四個(gè)方面的改進(jìn)：新形式的個(gè)體表達(dá)、新的適應(yīng)度函數(shù)、自適應(yīng)的復(fù)制策略、動(dòng)態(tài)調(diào)整的交叉和變異策略。本文將我們新提出的最小二乘遺傳規(guī)劃（GP-LSM）預(yù)測(cè)方法和基于GP-LSM的集成預(yù)測(cè)方法分別應(yīng)用天津港和青島港集裝箱吞吐量月度數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,并與經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型SARIMA、人工智能技術(shù)BPANN和LSSVM等單預(yù)測(cè)模型和幾種常用的集成預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果作對(duì)比,我們提出的這種改進(jìn)的遺傳規(guī)劃預(yù)測(cè)方法和其相應(yīng)的非線(xiàn)性集成方法具有良好的非線(xiàn)性擬合能力,能給出明確的預(yù)測(cè)函數(shù)方程,可以更明確地服務(wù)現(xiàn)實(shí)預(yù)測(cè)需求,并且一定程度上提高了預(yù)測(cè)精度和方向準(zhǔn)確度。最后綜合各預(yù)測(cè)模型,基于TEI@I方法論,給出天津港和青... 

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
學(xué)位論文數(shù)據(jù)
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀綜述
        1.2.1 物流預(yù)測(cè)的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 遺傳規(guī)劃的研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
    1.4 本文研究特色與創(chuàng)新
第二章 物流預(yù)測(cè)理論基礎(chǔ)
    2.1 單預(yù)測(cè)模型
        2.1.1 SARIMA預(yù)測(cè)模型
        2.1.2 BPANN預(yù)測(cè)模型
        2.1.3 LSSVR預(yù)測(cè)模型
    2.2 集成預(yù)測(cè)技術(shù)
        2.2.1 簡(jiǎn)單平均的方法
        2.2.2 基于方差的權(quán)重方法
        2.2.3 AFTER方法
        2.2.4 TEI@I方法論
    2.3 本章小結(jié)
第三章 遺傳規(guī)劃相關(guān)預(yù)測(cè)模型
    3.1 遺傳規(guī)劃概述
    3.2 遺傳規(guī)劃的理論基礎(chǔ)
        3.2.1 個(gè)體的描述方法
        3.2.2 種群的初始化
        3.2.3 適應(yīng)度的度量
        3.2.4 遺傳算子
        3.2.5 終止準(zhǔn)則
        3.2.6 結(jié)果標(biāo)定
        3.2.7 參數(shù)控制
    3.3 最小二乘遺傳規(guī)劃(GP-LSM)預(yù)測(cè)模型
        3.3.1 種群的初始化
        3.3.2 使用LSM估計(jì)系數(shù)
        3.3.3 適應(yīng)度的設(shè)置及計(jì)算
        3.3.4 遺傳算子
        3.3.5 終止準(zhǔn)則
    3.4 基于最小二乘遺傳規(guī)劃(GP-LSM)的集成預(yù)測(cè)模型
第四章 中國(guó)環(huán)渤海港口集裝箱吞吐量預(yù)測(cè)實(shí)證
    4.1 引言
    4.2 數(shù)據(jù)描述
    4.3 預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    4.4 各預(yù)測(cè)模型的結(jié)果對(duì)比及分析
        4.4.1 單預(yù)測(cè)模型的結(jié)果對(duì)比及分析
        4.4.2 集成預(yù)測(cè)模型的結(jié)果對(duì)比及分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 研究結(jié)論
    5.2 未來(lái)研究展望
附錄
參考文獻(xiàn)
致謝
碩士期間發(fā)表的論文和科研成果
碩士期間參與科研項(xiàng)目和參加會(huì)議情況
作者和導(dǎo)師簡(jiǎn)介
附件


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[10]基于遺傳規(guī)劃的邊坡穩(wěn)定安全系數(shù)預(yù)測(cè)[J]. 喬金麗,劉波,李艷艷,高淑玲.  煤炭學(xué)報(bào). 2010(09)

碩士論文
[1]供應(yīng)鏈管理中的物流預(yù)測(cè)與協(xié)調(diào)性分析[D]. 成雅娜.北京化工大學(xué) 2012
[2]遺傳規(guī)劃在電力短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D]. 朱煥榮.河北農(nóng)業(yè)大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3649046