应用加速基因算法预测港口集装箱吞吐量

本文首先简述加速基因算法的基本思路 ,然后应用加速基因算法对上海港集装箱吞吐量进行预测 ,并与基于神经网络、灰色理论的预测成果比较。结果表明 ,加速基因算法直观简单 ,预测精度高 ,是解决港口集装箱吞吐量等非线性系统预测问题的有效途径。

电力系统负荷预测的加速基因方法

将改进的基因算法应用于某省电力系统负荷预测 ,取得了十分满意的效果 .并与灰色预测方法进行了比较 ,证明用基因方法预测是优越的 .

AGA法及其在非线性数学模型参数估计中的应用

介绍了在基因算法基础上改进的加速基因算法（ＡＧＡ），并通过环境非线性数学模型参数估计实例对该法与传统参数估计方法进行了比较。初步结果表明，ＡＧＡ法直观、简便、拟合精度高、通用性强，易为广大环境工程技术人员理解和使用。