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...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Компьютерная математика
Дата:2012
Автор: Гуляницкий, Л.Ф.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2012
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84689
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Разработка методов прогнозирования на основе эволюционных алгоритмов / Л.Ф. Гуляницкий // Компьютерная математика: сб. науч. тр. — 2012. — № 1. — С. 69-77. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме: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