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基因表达式编程在重金属形态预测建模中的应用研究
被引量:
2
1
作者
李俊霞
张智攀
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第1期254-258,共5页
提出一种改进的GEP(Gene Expression Programming)算法。根据重金属(HM)形态随时间变化(HMFT)的特点,建立基于跳跃基因表达式编程(JM-GEP)的重金属形态预测模型。跳跃算子是该模型的关键。为了保持种群多样性,研究最优保留策略GEP的收...
提出一种改进的GEP(Gene Expression Programming)算法。根据重金属(HM)形态随时间变化(HMFT)的特点,建立基于跳跃基因表达式编程(JM-GEP)的重金属形态预测模型。跳跃算子是该模型的关键。为了保持种群多样性,研究最优保留策略GEP的收敛特性,跳跃算子采用自适应的跳跃概率。针对改进后的JM-GEP算法,提出一种基于GEP的重金属形态预测建模方法。仿真结果表明新模型更适合于HMFT的特性函数,找到全局最优解,且明显优于经典GEP算法及其他算法。该新模型方法还可广泛用于其他时间序列预测问题的研究。
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关键词
HMFT
基因表达式编程
JM-GEP
重金属形态预测建模
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职称材料
题名
基因表达式编程在重金属形态预测建模中的应用研究
被引量:
2
1
作者
李俊霞
张智攀
机构
河北工程大学信息与电气工程学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第1期254-258,共5页
基金
国家自然科学基金项目(41373101)
文摘
提出一种改进的GEP(Gene Expression Programming)算法。根据重金属(HM)形态随时间变化(HMFT)的特点,建立基于跳跃基因表达式编程(JM-GEP)的重金属形态预测模型。跳跃算子是该模型的关键。为了保持种群多样性,研究最优保留策略GEP的收敛特性,跳跃算子采用自适应的跳跃概率。针对改进后的JM-GEP算法,提出一种基于GEP的重金属形态预测建模方法。仿真结果表明新模型更适合于HMFT的特性函数,找到全局最优解,且明显优于经典GEP算法及其他算法。该新模型方法还可广泛用于其他时间序列预测问题的研究。
关键词
HMFT
基因表达式编程
JM-GEP
重金属形态预测建模
Keywords
HMFT Gene expression programming JM-GEP Heavy metals form prediction modelling
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基因表达式编程在重金属形态预测建模中的应用研究
李俊霞
张智攀
《计算机应用与软件》
CSCD
2016
2
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