遗传算法与数据挖掘：动态模型预测与误差分析

“遗传算法在数据挖掘中的应用.pdf” 本文详细探讨了遗传算法在数据挖掘领域的应用，特别是如何利用遗传算法的进化计算机编程方法来构建动态非线性数学模型，用于数据挖掘和社会经济趋势预测。遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化技术，它通过模拟自然选择和遗传机制来寻找问题的最优解。 遗传算法的基本步骤包括初始化种群、选择、交叉和变异。在数据挖掘中，这些步骤被用来寻找最佳的模型参数和结构，以适应复杂的数据模式。论文提出的方法摒弃了传统的固定数学模型（如线性回归、指数回归和抛物线回归）进行曲线拟合和趋势预测，转而采用遗传算法自动构建的演化模型。这种方法的优势在于能够处理非线性关系和复杂的数据结构，适应性强，预测精度高。 在实验部分，研究人员使用遗传算法生成的演化模型对真实历史数据进行拟合和预测，并对比了传统模型的预测效果。结果显示，遗传算法建立的模型在预测准确度上显著优于线性回归等传统模型，且在前馈和后馈误差分析中，标准差明显较小，这意味着模型的稳定性和可靠性更高。 此外，论文还涉及了误差分析，这是评估模型性能的关键环节。通过分析前馈和后馈误差，可以理解模型对数据变化的敏感性和适应性，从而进一步优化模型。这一研究对于改进数据挖掘方法，提高预测准确性和洞察复杂数据模式具有重要意义，特别是在社会科学和经济学领域，为决策支持提供了更精确的工具。 关键词：遗传算法，数据挖掘，演化建模，误差分析 文章编号：1002—8331-(2005)09—0219-05 文献标识码：A 中图分类号：TP311 总结而言，遗传算法在数据挖掘中的应用展示了其在处理非线性关系和复杂问题上的优势，通过自动建模和优化，能够提供更精确的预测和趋势分析，对于科学和工程领域的数据驱动决策具有重要的理论和实践价值。