350 руб
Журнал «Информационно-измерительные и управляющие системы» №12 за 2016 г.
Статья в номере:
Прогнозирование временных рядов на основе символьной регрессии
Ключевые слова: генетический алгоритм символьная регрессия прогнозирование временных рядов
Авторы:
Ю.Е. Гапанюк - к.т.н., доцент, кафедра «Системы обработки информации и управления», Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана E-mail: gapyu@bmstu.ru А.Н. Нардид - аспирант, кафедра «Системы обработки информации и управления», Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана E-mail: anatnar@yandex.ru А.В. Гуща - соискатель, кафедра «Системы обработки информации и управления», Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана E-mail: ncrashed@gmail.com
Аннотация:
Исследовано прогнозирование временных рядов на основе символьной регрессии. Сформировано синтаксическое дерево с помощью генетического алгоритма на основе базовых функций. Проанализировано сравнение сформированного синтаксического дерева с исходным временным рядом. Показано, что функцией приспособленности генетического алгоритма является ошибка аппроксимации. Преимуществом предложенного подхода является возможность дообучения прогнозирующей системы в процессе работы.
Страницы: 140-142
Список источников

 

  1. Lehmann E.L. Symbolic regression via genetic programming. Casella, George: New York: Springer, 1998.
  2. Koza J. Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection. United States: MIT Press, 1992. 609 p.
  3. Carvalho L.. An Improved Evaluation of Kolmogorov-s Distribution // Journal of Statistical Software, Code Snippets. 2015. Т. 65, № 3.
  4. Snoyman M. Developing Web Applications with Haskell and Yesod. 1005. Gravenstein Highway North, Sebastopol, CA 95472: O-Relly Media Inc., 2012.