基因表达式编程在时间序列预测中的新应用

"基于基因表达式编程的时间序列预测方法" 时间序列预测是数据挖掘领域一个典型且重要的任务，近年来受到了广泛的研究关注。本文提出两种基于基因表达式编程（Gene Expression Programming, GEP）的新颖时间序列预测方法。GEP是一种进化计算技术，它通过模拟生物进化过程中的基因操作，来生成和优化数学表达式，从而解决复杂问题。 1. GEP-Sliding Window Prediction Method (GEP-SWPM) GEP-SWPM 是一种利用滑动窗口策略直接挖掘未来值与历史数据之间关系的方法。它通过不断移动时间窗口，在不同时间段的数据上应用GEP，寻找能够描述时间序列变化规律的数学模型。这种方法强调了历史数据在预测中的连续性和动态性，可以捕捉到时间序列中的短期和长期趋势。 2. GEP-Differential Equation Prediction Method (GEP-DEPM) GEP-DEPM 则旨在从训练数据中挖掘出常微分方程。通过这种方法，可以构建反映时间序列动态行为的方程，并基于给定的初始条件来预测未来的趋势。常微分方程模型在许多物理、工程和经济系统中都有广泛的应用，因此GEP-DEPM为时间序列预测提供了一个强大的工具。 3. Differential by Microscope Interpolation (DMI) DMI 是一种新的微分插值方法，它提高了GEP方法的效率。在GEP-DEPM中，DMI被用来更准确地拟合和求解发现的微分方程，从而提升预测的精度。 4. Meta-Constants (MC) 方法 针对GEP中的常数生成问题，文章提出了Meta-Constants (MC) 方法。这是一种简单而有效的GEP常数生成策略，能更好地适应不断变化的时间序列数据，提高模型的适应性和泛化能力。 5. 精度证明 作者证明了使用GEP-MC方法找到的表达式，其误差不超过δ/2，保证了预测结果的精确性。这表明该方法在理论上有坚实的基础，能够提供可靠的时间序列预测结果。 这篇论文为时间序列预测引入了新的视角，结合生物启发式的GEP算法，提出了两种创新的预测模型——GEP-SWPM和GEP-DEPM。这些方法不仅提升了预测的准确性，还提高了对复杂时间序列模型的挖掘效率，对时间序列预测研究具有重要意义。