提出了一種基于灰色理論和遺傳算法的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。該模型首先將時(shí)間序列進(jìn)行一次累加,再對(duì)累加后的新序列進(jìn)行相空間重構(gòu),將重構(gòu)后的樣本作為遺傳算法的訓(xùn)練樣本。用波蘭表達(dá)式的二叉樹形式構(gòu)造種群中的染色體,通過不斷交叉、變異和篩選,得到最佳的表達(dá)式組合。將輸出值進(jìn)行累減還原,得到時(shí)間序列的預(yù)測(cè)值。將仿真實(shí)驗(yàn)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多基因表達(dá)式編程算法進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新預(yù)測(cè)模型具有更強(qiáng)的泛化性能。在混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)和油田單井產(chǎn)量預(yù)測(cè)的實(shí)例分析中,新算法較其他算法都表現(xiàn)出了更強(qiáng)的泛化性能。因此,新算法具有較好的應(yīng)用前景和一定的研究?jī)r(jià)值。 

【文章來(lái)源】：天津科技. 2017,44(08)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 灰色預(yù)測(cè)模型
2 相空間重構(gòu)
3 遺傳算法
    3.1 編碼設(shè)計(jì)
    3.2 交叉算子
    3.3 變異算子
    3.4 選擇算子
4 算法設(shè)計(jì)
5 實(shí)例分析
    5.1 算法效果的評(píng)價(jià)指標(biāo)
    5.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    5.3 實(shí)例:油田單井月產(chǎn)油量時(shí)間序列
6 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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