Разработка и исследование генетических алгоритмов для прогнозирования временных рядов

Разработан основанный на генетическом алгоритме метод прогнозирования временных рядов, исследованы подходы к построению процедур обучения. Предложены способы представления популяции в алгоритме, а также процедуры рекомбинации, формирования ниш, расчета приспособленности и разрешения конфликтов. Прив...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Управляющие системы и машины
Datum:2015
Hauptverfasser: Гуляницкий, Л.Ф., Павленко, А.И.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2015
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/87223
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 и исследование генетических алгоритмов для прогнозирования временных рядов / Л.Ф. Гуляницкий, А.И. Павленко // Управляющие системы и машины. — 2015. — № 3. — С. 21–29. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Разработан основанный на генетическом алгоритме метод прогнозирования временных рядов, исследованы подходы к построению процедур обучения. Предложены способы представления популяции в алгоритме, а также процедуры рекомбинации, формирования ниш, расчета приспособленности и разрешения конфликтов. Приведены результаты вычислительного эксперимента с использованием реального временного ряда. Genetic-based time-series forecasting algorithm is developed and suggested. The approaches to the construction of training procedures are described. The methods of representation of the population in the algorithm, as well as procedures recombination, formation of the niches, the calculation of fitness, conflict resolution are presented. The results of computer simulation using the real time series are shown. Розроблено метод прогнозування часових рядів на основі генетичного алгоритму, досліджено підходи до побудови процедур навчання. Запропоновано способи подання популяції в алгоритмі, а також процедури рекомбінації, формування ніш, розрахунку пристосованості та розв’язання конфліктів. Подано результати обчислювального експерименту з використанням реального часового ряду.
ISSN:0130-5395