遗传算法驱动的动态数据挖掘模型提升预测精度

本文探讨了遗传算法在数据挖掘领域的创新应用，特别是在构建动态非线性数学模型方面的潜力。遗传算法作为一种进化计算方法，被引入到数据挖掘中，旨在克服传统预测模型如线性回归、指数回归和抛物线回归的局限性，这些模型往往只能提供粗糙的拟合和预测，准确度不高。 遗传算法的核心思想是模仿自然选择和遗传机制，通过不断迭代优化，寻找最优解。在数据挖掘中，它能自动学习并适应复杂的数据结构，通过自动生成的模型来处理非线性关系，这对于处理社会经济趋势预测和回归分析具有显著优势。作者提出的演化计算机编程方法允许遗传算法在大量可能的模型结构中筛选，找到最适配数据特征的模型。 实验部分，通过对真实历史数据的分析，结果显示，基于遗传算法的演化模型相较于传统的线性、指数和抛物线回归模型，其预测精度显著提高。这不仅体现在预测结果的准确性上，而且在拟合曲线的前馈和后馈误差方面也有显著降低，表明这种方法在捕捉数据变化趋势和减少预测误差方面表现出色。 关键词：遗传算法、数据挖掘、演化建模、误差分析 总结来说，本文的研究工作展示了遗传算法在数据挖掘中的革新作用，它不仅提高了预测模型的精度，还优化了模型的动态性和适应性，为实际问题如社会经济趋势分析提供了更为精确和可靠的方法。未来的研究可以进一步探索如何优化遗传算法的参数设置，以进一步提升模型性能，并在更多领域推广这一先进的数据分析技术。