- 相關推薦
基于RFID與基因表達式編程的經(jīng)濟統(tǒng)計時序挖掘
摘要：為解決基因表達式編程(GEP)在符號回歸、RFID分類及經(jīng)濟領域中對時序數(shù)據(jù)的挖掘速度和精度還不夠的問題，提出了統(tǒng)計基因、統(tǒng)計染色體和統(tǒng)計時序一適應度的定義，并針對傳統(tǒng)GEP經(jīng)濟時序模型進行了綜合改進;提出了新穎的單變量時序和多變量時序挖掘算法，提高了GEP統(tǒng)計時序挖掘的速度和精度;實驗表明，與傳統(tǒng)GEP、單變量GEP時序算法相比，多變量GEP時序算法挖掘速度快，其預測精度比單變量時序算法高出5%以上。該算法同樣適用于RFID以及其他經(jīng)濟系統(tǒng)中的時序數(shù)據(jù)挖掘。
關鍵詞：經(jīng)濟統(tǒng)計時序預測模型;單變量時序;多變量時序;GEP函數(shù)挖掘
GEP經(jīng)濟統(tǒng)計時序挖掘算法涉及到時序基因、時序染色體和適應度函數(shù)等概念，作者提出的GEP時序挖掘模型是針對歷年的經(jīng)濟統(tǒng)計時序數(shù)據(jù)，例如對成都市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展總量與速度等經(jīng)濟指標時間序列進行預測。針對經(jīng)濟統(tǒng)計時序數(shù)據(jù)特點，在傳統(tǒng)GEP概念的基礎上¨。J，提出了Statisti.cal—C,ene、和Statistical—Fitness等新概念和技術。
1、問題描述
為了形式化描述GEP時間序列的統(tǒng)計指標序列數(shù)據(jù)對象，引入下列定義：
定義l GEP時序中的統(tǒng)計基因是一個5元組。
定義2統(tǒng)計時序一適應度。
2、統(tǒng)計數(shù)據(jù)的時序GEP算法
目前GEP與遺傳算法和遺傳編程一樣，還存在未成熟收斂和收斂精度差的難題m 8l。為解決其精度差問題，對GEP時間序列模型進行了綜合改進。
1)GEP浮點數(shù)系數(shù)編碼在GEP算法中，對于數(shù)值編碼采用了浮點數(shù)編碼的方法。經(jīng)過實際應用，發(fā)現(xiàn)浮點數(shù)編碼能提高了GEP運算效率，適合精度較高應用。
2)改進了適應度函數(shù)設計在統(tǒng)計學中，R2是用于表示非線性模型的重要指標，用于評價兩組數(shù)據(jù)符合程度的方法更多的是采用相關系數(shù)。
3)GEP多變量經(jīng)濟時序挖掘預測算法在統(tǒng)計系統(tǒng)中，其多個統(tǒng)計變量存在相互影響，因此提出了多維指標的時間序列預測式挖掘。
4)實驗與性能分析1)數(shù)據(jù)來源原始數(shù)據(jù)來源于(2006成都統(tǒng)計年鑒》，選擇了影響GDP增長的6個指標，建立合適的數(shù)學模型并預測2003，2004，2005年的GDP。計算得出平均擬合相對誤差是0.1579%，平均預測相對誤差是一0.09105%。得到模型的擬合/預測精度比單變量的GEP算法高于5%以上。
3、結論
根據(jù)經(jīng)濟領域中統(tǒng)計數(shù)據(jù)挖掘對預測國民經(jīng)濟GDP數(shù)據(jù)的特點，提出了新穎的經(jīng)濟統(tǒng)計時序GEP函數(shù)挖掘與預測方法和技術。主要貢獻如下：針對多變量時間序列中各因素之間存在著一定的相關性，所觀測到的時序在一定程度上反映的信息有所重疊，提出了基于GEP的多變量時序預測模型。通過主成分分析方法對影響時間序列的諸多因素進行成分約簡，提取影響因子大的幾個綜合指標作為輸入變量，提高了GEP時序挖掘的效率和準確率。通過實驗證明，以同一批真實宏觀的國民經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒GDP數(shù)據(jù)為研究對象，以后面年度GDP數(shù)據(jù)為預測目標，分別建立單變量預測模型和多變量預測模型，然后在不同的經(jīng)濟預測模型上進行仿真挖掘預測。通過實驗結果和相關性能指標的對比分析，證明多變量GEP經(jīng)濟統(tǒng)計時序預測模型的擬合/預測要比單變量GEP算法的預測精度提高了5%以上。該方法同樣適用于RFID應用系統(tǒng)的時序數(shù)據(jù)挖掘。
參考文獻：
[1]賈曉斌，唐常杰，左劫，等.基于基因表達式編程的頻繁函數(shù)集挖掘[J].計算機學報，2005，28(8)：1247—1254
[2]元昌安，唐常杰，溫遠光，等.基于基因表達式編程的智能模型庫系統(tǒng)的實現(xiàn)[J].四川大學學報：工程科學版，2005，37(3)：99—104.
[3]黃曉冬，唐常杰，普東航，等.基于基因表達式編程的函數(shù)關系發(fā)現(xiàn)方法[J].計算機科學，2003，30(增刊)：278—182.
[4]鐘義嘯，唐常杰，陳宇，等.提高基因表達式編程發(fā)現(xiàn)知識效率的回溯策略[J].四川大學學報：自然科學版，2006，43(2)：299—304.(1)：128—133.
[5]胡建軍，唐常杰，彭京，等.快速跳出局部最優(yōu)的VPS.GEP算法[J].四川大學學報：工程科學版，2007，39(1)：128—133.
[6]彭京，唐常杰，李川，等.MGEP：基于多層染色體基因表達式編程的遺傳進化算法[J].計算機學報，2005，28(9)：1459—1466.
[7]劉齊宏，唐常杰，胡建軍，等.多樣性制導分段進化的基因表達式編程[J].四川大學學報：工程科學版，2006，38(6)：108—113.
【基于RFID與基因表達式編程的經(jīng)濟統(tǒng)計時序挖掘】相關文章：
基于WEB文本挖掘的統(tǒng)計分析VB+ACCESS08-07
基于RFID的石油運輸車閥門監(jiān)控裝置的研究10-24
一種基于RFID技術的機器人定位算法10-20
基于數(shù)據(jù)挖掘的成績分析系統(tǒng)10-10
基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡入侵檢測技術05-16
基于分類技術的Blog用戶興趣挖掘08-18