中山大学学报（自然科学版）
中山大學學報（自然科學版）
중산대학학보（자연과학판）
ACTA SCIENTIARUM NATURALIUM UNIVERSITATIS SUNYATSENI
2010年
6期
115-120
,共6页
基因表达式编程%人口预测%时间序列%灰色模型%人工神经网络
基因錶達式編程%人口預測%時間序列%灰色模型%人工神經網絡
기인표체식편정%인구예측%시간서렬%회색모형%인공신경망락
提出一种基于基因表达式编程算法(GEP)的人口预测新方法,并将该方法应用于东莞市人口预测实例问题研究.实验结果表明:由于基因表达式编程算法采用基因型与表现型相统一的编码方式、高效的遗传算子以及全局搜索的寻优方式,基于GEP算法的人口预测模型能够在样本少的情况下给出相对准确的预测结果.其验证数据的预测绝对值平均误差为0.96%,与灰色系统GM(1,1)预测模型及径向基人工神经网络预测模型相比,预测精度分别提高了18.34%、30.54%.GEP人口预测模型能够更好地挖掘人口发展的复杂非线性模式,有效防止过度拟合现象的发生,提供更为准确、合理的拟合及预测结果.
提齣一種基于基因錶達式編程算法(GEP)的人口預測新方法,併將該方法應用于東莞市人口預測實例問題研究.實驗結果錶明:由于基因錶達式編程算法採用基因型與錶現型相統一的編碼方式、高效的遺傳算子以及全跼搜索的尋優方式,基于GEP算法的人口預測模型能夠在樣本少的情況下給齣相對準確的預測結果.其驗證數據的預測絕對值平均誤差為0.96%,與灰色繫統GM(1,1)預測模型及徑嚮基人工神經網絡預測模型相比,預測精度分彆提高瞭18.34%、30.54%.GEP人口預測模型能夠更好地挖掘人口髮展的複雜非線性模式,有效防止過度擬閤現象的髮生,提供更為準確、閤理的擬閤及預測結果.
제출일충기우기인표체식편정산법(GEP)적인구예측신방법,병장해방법응용우동완시인구예측실례문제연구.실험결과표명:유우기인표체식편정산법채용기인형여표현형상통일적편마방식、고효적유전산자이급전국수색적심우방식,기우GEP산법적인구예측모형능구재양본소적정황하급출상대준학적예측결과.기험증수거적예측절대치평균오차위0.96%,여회색계통GM(1,1)예측모형급경향기인공신경망락예측모형상비,예측정도분별제고료18.34%、30.54%.GEP인구예측모형능구경호지알굴인구발전적복잡비선성모식,유효방지과도의합현상적발생,제공경위준학、합리적의합급예측결과.
