基因表达式编程在组合预测模型中的创新应用

"本文探讨了基因表达式编程（Gene Expression Programming, GEP）在组合预测建模中的应用，通过生成非线性函数来改进传统的线性组合预测方法。论文中提出的方法利用GEP自动生成预测模型，可以更好地捕捉非线性关系，提高了预测的准确性。通过对中国CPI（消费者价格指数）的历史数据进行实证分析，结果显示，GEP建立的组合预测模型相对于ARIMA、灰色GM(1,1)、BP神经网络和线性组合预测等传统方法，其预测精度显著提升。这表明GEP在复杂预测问题中的潜力，特别是在处理非线性系统时的优势。" 基因表达式编程(Gene Expression Programming)是一种进化算法，灵感来源于生物基因的遗传和进化过程。它通过模拟自然选择和遗传操作，如突变和交叉，来生成和优化数学表达式，解决复杂问题。在组合预测建模中，GEP被用来生成非线性函数的模型，克服了传统线性组合预测仅考虑各子模型简单相加的局限性。 传统的组合预测模型通常基于多个单个预测模型（如ARIMA模型，灰色GM(1,1)模型，以及BP神经网络）的线性组合。这些方法在处理线性关系时效果良好，但对非线性关系的捕捉能力有限。而GEP能够自动搜索和构建复杂的非线性表达式，从而更准确地反映现实世界中的非线性关系。 在该论文中，作者使用中国CPI的历史数据对各种预测模型进行了比较。CPI是衡量通货膨胀的重要指标，其变化往往具有非线性特征。实验结果显示，GEP建立的模型在预测CPI方面优于ARIMA、灰色GM(1,1)、BP神经网络和线性组合预测模型，证明了GEP在处理非线性时间序列预测问题上的优势。 论文还可能涉及误差估计分析，这是评估预测模型性能的关键步骤。通过比较实际值与预测值之间的差异，可以量化模型的预测误差，进一步优化模型参数或结构。在本研究中，GEP模型的误差估计可能显示了更低的误差，证明了其在预测精度上的提升。 这篇论文研究了如何利用基因表达式编程来构建更适应非线性关系的组合预测模型，并通过实际案例展示了这种方法的有效性。这对于预测领域的研究和实践具有重要的启示作用，特别是在需要处理复杂非线性问题的场景下，GEP可能成为一种有价值的工具。