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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Управляющие системы и машины
Date:2015
Main Authors: Гуляницкий, Л.Ф., Павленко, А.И.
Format: Article
Language:Russian
Published: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2015
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/87223
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this: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
Description
Summary: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