Разработка методов прогнозирования на основе эволюционных алгоритмов

Предложены и исследованы методы прогнозирования временных рядов, базирующиеся на эволюционных алгоритмах. Проанализированы проблемы применения генетических алгоритмов и разработаны меметические алгоритмы, которые являются дальнейшим развитием эволюционного подхода. Эффективность разработанных алгори...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Компьютерная математика
Datum:2012
1. Verfasser: Гуляницкий, Л.Ф.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2012
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84689
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Разработка методов прогнозирования на основе эволюционных алгоритмов / Л.Ф. Гуляницкий // Компьютерная математика: сб. науч. тр. — 2012. — № 1. — С. 69-77. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Предложены и исследованы методы прогнозирования временных рядов, базирующиеся на эволюционных алгоритмах. Проанализированы проблемы применения генетических алгоритмов и разработаны меметические алгоритмы, которые являются дальнейшим развитием эволюционного подхода. Эффективность разработанных алгоритмов прогнозирования исследуется на основе анализа результатов вычислительного эксперимента. Запропоновано і досліджено методи прогнозування часових рядів, які ґрунтуються на еволюційних алгоритмах. Проаналізовані проблеми застосування генетичних алгоритмів і розроблені меметичні алгоритми, які є подальшим розвитком еволюційного підходу. Ефективність розроблених алгоритмів прогнозування досліджена на основі аналізу результатів обчислювального експерименту. Methods of time series forecasting based on evolutionary algorithms are proposed and investigated. Problems of application of genetic algorithms are analyzed and memetic algorithms, which are the development of the evolutionary approach, are built. Efficiency of the developed forecasting algorithms is investigated based on the analysis of results of numerical experiment.
ISSN:ХХХХ-0003