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基于RFID與基因表達式編程的經(jīng)濟統(tǒng)計時序挖掘
摘要：為解決基因表達式編程(GEP)在符號回歸、RFID分類及經(jīng)濟領(lǐng)域中對時序數(shù)據(jù)的挖掘速度和精度還不夠的問題，提出了統(tǒng)計基因、統(tǒng)計染色體和統(tǒng)計時序一適應(yīng)度的定義，并針對傳統(tǒng)GEP經(jīng)濟時序模型進行了綜合改進;提出了新穎的單變量時序和多變量時序挖掘算法，提高了GEP統(tǒng)計時序挖掘的速度和精度;實驗表明，與傳統(tǒng)GEP、單變量GEP時序算法相比，多變量GEP時序算法挖掘速度快，其預(yù)測精度比單變量時序算法高出5%以上。該算法同樣適用于RFID以及其他經(jīng)濟系統(tǒng)中的時序數(shù)據(jù)挖掘。
關(guān)鍵詞：經(jīng)濟統(tǒng)計時序預(yù)測模型;單變量時序;多變量時序;GEP函數(shù)挖掘
GEP經(jīng)濟統(tǒng)計時序挖掘算法涉及到時序基因、時序染色體和適應(yīng)度函數(shù)等概念，作者提出的GEP時序挖掘模型是針對歷年的經(jīng)濟統(tǒng)計時序數(shù)據(jù)，例如對成都市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展總量與速度等經(jīng)濟指標(biāo)時間序列進行預(yù)測。針對經(jīng)濟統(tǒng)計時序數(shù)據(jù)特點，在傳統(tǒng)GEP概念的基礎(chǔ)上¨。J，提出了Statisti.cal—C,ene、和Statistical—Fitness等新概念和技術(shù)。
1、問題描述
為了形式化描述GEP時間序列的統(tǒng)計指標(biāo)序列數(shù)據(jù)對象，引入下列定義：
定義l GEP時序中的統(tǒng)計基因是一個5元組。
定義2統(tǒng)計時序一適應(yīng)度。
2、統(tǒng)計數(shù)據(jù)的時序GEP算法
目前GEP與遺傳算法和遺傳編程一樣，還存在未成熟收斂和收斂精度差的難題m 8l。為解決其精度差問題，對GEP時間序列模型進行了綜合改進。
1)GEP浮點數(shù)系數(shù)編碼在GEP算法中，對于數(shù)值編碼采用了浮點數(shù)編碼的方法。經(jīng)過實際應(yīng)用，發(fā)現(xiàn)浮點數(shù)編碼能提高了GEP運算效率，適合精度較高應(yīng)用。
2)改進了適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計在統(tǒng)計學(xué)中，R2是用于表示非線性模型的重要指標(biāo)，用于評價兩組數(shù)據(jù)符合程度的方法更多的是采用相關(guān)系數(shù)。
3)GEP多變量經(jīng)濟時序挖掘預(yù)測算法在統(tǒng)計系統(tǒng)中，其多個統(tǒng)計變量存在相互影響，因此提出了多維指標(biāo)的時間序列預(yù)測式挖掘。
4)實驗與性能分析1)數(shù)據(jù)來源原始數(shù)據(jù)來源于(2006成都統(tǒng)計年鑒》，選擇了影響GDP增長的6個指標(biāo)，建立合適的數(shù)學(xué)模型并預(yù)測2003，2004，2005年的GDP。計算得出平均擬合相對誤差是0.1579%，平均預(yù)測相對誤差是一0.09105%。得到模型的擬合/預(yù)測精度比單變量的GEP算法高于5%以上。
3、結(jié)論
根據(jù)經(jīng)濟領(lǐng)域中統(tǒng)計數(shù)據(jù)挖掘?qū)︻A(yù)測國民經(jīng)濟GDP數(shù)據(jù)的特點，提出了新穎的經(jīng)濟統(tǒng)計時序GEP函數(shù)挖掘與預(yù)測方法和技術(shù)。主要貢獻如下：針對多變量時間序列中各因素之間存在著一定的相關(guān)性，所觀測到的時序在一定程度上反映的信息有所重疊，提出了基于GEP的多變量時序預(yù)測模型。通過主成分分析方法對影響時間序列的諸多因素進行成分約簡，提取影響因子大的幾個綜合指標(biāo)作為輸入變量，提高了GEP時序挖掘的效率和準(zhǔn)確率。通過實驗證明，以同一批真實宏觀的國民經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒GDP數(shù)據(jù)為研究對象，以后面年度GDP數(shù)據(jù)為預(yù)測目標(biāo)，分別建立單變量預(yù)測模型和多變量預(yù)測模型，然后在不同的經(jīng)濟預(yù)測模型上進行仿真挖掘預(yù)測。通過實驗結(jié)果和相關(guān)性能指標(biāo)的對比分析，證明多變量GEP經(jīng)濟統(tǒng)計時序預(yù)測模型的擬合/預(yù)測要比單變量GEP算法的預(yù)測精度提高了5%以上。該方法同樣適用于RFID應(yīng)用系統(tǒng)的時序數(shù)據(jù)挖掘。
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