本文關(guān)鍵詞：一種自反饋基因表達(dá)式編程及其在統(tǒng)計(jì)建模中的應(yīng)用

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【摘要】：隨著科技高速發(fā)展帶來的信息爆炸,周身相關(guān)的信息大幅度增加,數(shù)學(xué)建模作為信息處理的方法之一越來越凸顯其重要性。但沒有一種方法是萬能的,不同的環(huán)境存在不同的因素干擾,為了應(yīng)實(shí)際情況而選擇出最佳的解決方法,需要從這些問題中尋找和提取關(guān)鍵的、相關(guān)的、有規(guī)律的因子,結(jié)合環(huán)境因素及之間的關(guān)聯(lián),構(gòu)造出一個能反映事物的內(nèi)在發(fā)展規(guī)律和過程的數(shù)學(xué)模型。本論文的研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1、本論文首先對經(jīng)濟(jì)建模中的常規(guī)方法—線性回歸、拋物線回歸方法進(jìn)行介紹,然后在上述方法的基礎(chǔ)上引出GEP的基本描述,并對傳統(tǒng)GEP(包含求GEP有效長度和基因表達(dá)式值的計(jì)算方法----GRCM方法)概念詳細(xì)闡述。分析GEP包含的特征及特性,以及自身存在的問題-------常規(guī)的GEP算法容易陷入局部最優(yōu)的誤區(qū)導(dǎo)致算法不準(zhǔn)確。本文將在傳統(tǒng)GEP的有效長度基礎(chǔ)上,并根據(jù)GEP在無效長度區(qū)域能無限查詢搜索空間的特點(diǎn),對演化算子進(jìn)行改進(jìn),設(shè)計(jì)一種自反饋的基因表達(dá)式編程算法SGEP,最后使用真實(shí)的例子分別對改進(jìn)后的GEP方法SGEP、傳統(tǒng)GEP方法與常用的回歸方程進(jìn)行測試,將測試結(jié)果與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)建模算法以及傳統(tǒng)的GEP算法相比較分析,證明算法SGEP的有效性和優(yōu)越性。2、提出自反饋的TIS插串算子。傳統(tǒng)的GEP中,candida Ferreira提出了根插串、IS插串、RIS插串、變異、交叉、重組等增加基因多樣性和使基因不斷進(jìn)化的操作方式,并根據(jù)不同的情況,設(shè)置不同的選擇算子。但就插串操作而言,不同插串操作相互之間有一定的局限性,并且未能考慮到基因中的有效位長度不斷減少造成種群個體的過于集中而陷入局部最優(yōu)解的情況。因此,為了保證穩(wěn)定的有效長度,本論文將有效位較短的基因采用從最后一個有效位對應(yīng)的函數(shù)符開始插入一個有效位串(TIS串算子)的方法進(jìn)行改進(jìn),以確保種群個體的均勻性和多樣性,提高算法的效率。3、根據(jù)尾部無效位插入TIS串算子的方法提出一種自反饋的GEP算法(簡稱SGEP算法,自反饋的意思是當(dāng)有效位較短時,算法會從有效位的最后一位開始往回找到一個函數(shù)符集的意思),并將此算法應(yīng)用在企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)數(shù)據(jù)建模中;4、改進(jìn)算法SGEP的實(shí)驗(yàn)比較分析。由于改進(jìn)的SGEP算法具有比傳統(tǒng)GEP算法更均勻的種群分布,從而能更好的避免算法陷入局部最優(yōu)解,并加快了算法的收斂速度。通過使用該算法對某集團(tuán)公司的5個下屬企業(yè)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一維和多維的數(shù)據(jù)建模,并通過圖表進(jìn)行性能分析,說明了該算法的有效性和與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)建模算法(線性回歸和拋物線回歸算法)以及傳統(tǒng)的GEP算法相比具有更高的準(zhǔn)確度,達(dá)到了較好的效果。
【關(guān)鍵詞】：基因表達(dá)式編程 無效區(qū)域 自反饋 統(tǒng)計(jì)建模
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：Q811.4;O212.1
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 緒論11-15
• 1.1 論文研究的背景11-12
• 1.2 研究的現(xiàn)狀12-13
• 1.3 研究的意義13
• 1.4 研究的主要內(nèi)容13-15
• 第二章 理論研究與分析15-30
• 2.1 回歸方程15-16
• 2.2 演化算法16-19
• 2.2.1 演化算法GA16-19
• 2.2.2 遺傳編程GP19
• 2.3 傳統(tǒng)的基因表達(dá)式編程GEP19-28
• 2.3.1 符號集合20-21
• 2.3.2 個體編碼21-23
• 2.3.3 個體求值23-25
• 2.3.4 適應(yīng)值函數(shù)25-26
• 2.3.5 GEP的演化算子26-27
• 2.3.6 終止條件27-28
• 2.3.7 算法流程28
• 2.4 針對統(tǒng)計(jì)建模問題的GEP28-29
• 2.4.1 統(tǒng)計(jì)建模誤差分析方法28-29
• 2.4.2 GEP自動建模流程29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第三章 基于TIS插串SGEP算法30-34
• 3.1 TIS插串算子30-32
• 3.2 基于TIS插串算子的SGEP算法建模的步驟32
• 3.3 本章小結(jié)32-34
• 第四章 數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)34-57
• 4.1 實(shí)驗(yàn)一：XX集團(tuán)公司子公司A的資產(chǎn)總額的一維建模35-39
• 4.2 實(shí)驗(yàn)二：XX集團(tuán)公司子公司B的凈利潤的一維建模39-43
• 4.3 實(shí)驗(yàn)三：各年齡段員工與營業(yè)收入的多維建模43-48
• 4.4 實(shí)驗(yàn)四：各文化程度段員工與營業(yè)收入的多維建模48-52
• 4.5 實(shí)驗(yàn)五：各員工職級與營業(yè)收入的多維建模52-56
• 4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析56
• 4.7 本章小結(jié)56-57
• 總結(jié)與展望57-58
• 參考文獻(xiàn)58-60
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果60-61
• 致謝61-62
• 附件62

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1 陳愛敏;陸君安;吳運(yùn)卿;;Liu系統(tǒng)的自反饋控制和采樣數(shù)據(jù)反饋控制[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2006年02期

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1 李珊妮;一種自反饋基因表達(dá)式編程及其在統(tǒng)計(jì)建模中的應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2016年

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本文編號：786533