【摘 要】
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介绍一种利用基因表达式编程的方法来自动生成非线性函数的组合预测模型,并进行误差估计分析,改变过去只依靠各个子方法的简单线性相加,不能很好地反映非线性真实世界的传统
【基金项目】
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国家自然科学基金(70971052);中国博士后基金(20080440539);华中师范大学中央高校基本科研业务费项目(CCNU09B01003)
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介绍一种利用基因表达式编程的方法来自动生成非线性函数的组合预测模型,并进行误差估计分析,改变过去只依靠各个子方法的简单线性相加,不能很好地反映非线性真实世界的传统组合预测建模方法.通过对我国CPI的真实历史数据验证,验证结果表明:与传统的ARIMA,灰色GM(1,1),BP神经网络和线性组合预测四种方法对比,基因表达式编程建立的组合预测模型所预测的数据准确度明显提高.
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