數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)為決策系統(tǒng)提供制定決策所必須的未來信息,數(shù)據(jù)分析與處理在預(yù)測(cè)理論的發(fā)展過程中占據(jù)極其重要的地位。通過數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)可預(yù)先把握事物的發(fā)展規(guī)律,為決策提供可靠支持�，F(xiàn)實(shí)生活中存在大量數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)問題,常因預(yù)測(cè)技術(shù)的不足而無法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)和準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。近年來,盡管傳統(tǒng)預(yù)測(cè)理論與方法的研究取得了較大進(jìn)展,但由于預(yù)測(cè)問題本身所處環(huán)境的復(fù)雜性與不確定性,以及傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析模型所具有的局限性,導(dǎo)致理論研究成果與實(shí)際預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)受到不同程度的影響。因次,如何讓所有數(shù)據(jù)有意義并根據(jù)這些數(shù)據(jù)做出更好的預(yù)測(cè)就具有了更高的研究?jī)r(jià)值。此外,回歸分析模型受其適應(yīng)面和處理能力的限制。當(dāng)問題需求量和復(fù)雜度不斷增加時(shí),采用傳統(tǒng)方法優(yōu)化回歸模型就變得更加困難。因此,本文對(duì)現(xiàn)有優(yōu)化算法的實(shí)踐效果進(jìn)行對(duì)比分析,嘗試對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),形成具有針對(duì)性的模型優(yōu)化機(jī)制。本文從應(yīng)用現(xiàn)有優(yōu)化機(jī)制進(jìn)行實(shí)際問題求解時(shí)所遇到的具體問題入手,從以下幾方面對(duì)回歸分析模型、靜態(tài)與動(dòng)態(tài)環(huán)境下優(yōu)化機(jī)制及數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行了深入研究。具體研究?jī)?nèi)容如下:首先,從多種角度探索建立有效的非線性回歸分析模型。通過對(duì)各模型進(jìn)行比較分析,產(chǎn)生相對(duì)可靠的分析模型及回... 

【文章來源】：西安郵電大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

基于適應(yīng)值排序的種群類結(jié)構(gòu)圖

西安郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文始化與子群的構(gòu)建，最后得到三類有序子群體；模塊二針對(duì)不同子群，設(shè)具針對(duì)性且協(xié)調(diào)性更佳的搜索機(jī)制組合，實(shí)現(xiàn)對(duì)搜索過程的調(diào)節(jié)。而模塊察蜂進(jìn)行局部尋優(yōu)來找出最優(yōu)解。先通過式（2.8）和（2.9）計(jì)算出觀察間，再利用式（2.11）進(jìn)行局部搜索，進(jìn)一步提升算法的尋優(yōu)能力。

第 3 章 蜂群算法在動(dòng)態(tài)環(huán)境下的優(yōu)化機(jī)制研究 重復(fù)步驟 2，直到達(dá)到預(yù)設(shè)目標(biāo)，停止迭代，輸出優(yōu)化結(jié)果。學(xué)習(xí)過程中蜜源下一時(shí)刻的狀態(tài)是由當(dāng)前狀態(tài)、最優(yōu)個(gè)體及子定。其中，隨機(jī)個(gè)體有利于增加種群多樣性以及增加算法跳出個(gè)體能夠引導(dǎo)群體的搜索軌跡，加快算法的收斂速度。因而，需定義一種鄰域規(guī)則，明確哪些個(gè)體可作為當(dāng)前蜜源的鄰居。如下兩種鄰域結(jié)構(gòu)，融合不同蜂群的學(xué)習(xí)模式，充分發(fā)揮各搜 ABC 易于陷入局部最優(yōu)的缺陷。3.1 全局鄰域篩選模型3.1 所示，模型主要分為初始層、過程層及結(jié)果層三部分，初始種群按平均適應(yīng)值排序后的結(jié)果，過程層則獲取每個(gè)子群的局，結(jié)果層是從局部最優(yōu)子群和隨機(jī)子群中選出所需對(duì)象。

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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本文編號(hào)：3385130