基于RFID與基因表達(dá)式編程的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)時(shí)序挖掘
摘要：為解決基因表達(dá)式編程(GEP)在符號(hào)回歸、RFID分類及經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中對(duì)時(shí)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(jì)基因、統(tǒng)計(jì)染色體和統(tǒng)計(jì)時(shí)序一適應(yīng)度的定義，并針對(duì)傳統(tǒng)GEP經(jīng)濟(jì)時(shí)序模型進(jìn)行了綜合改進(jìn);提出了新穎的單變量時(shí)序和多變量時(shí)序挖掘算法，提高了GEP統(tǒng)計(jì)時(shí)序挖掘的速度和精度;實(shí)驗(yàn)表明，與傳統(tǒng)GEP、單變量GEP時(shí)序算法相比，多變量GEP時(shí)序算法挖掘速度快，其預(yù)測(cè)精度比單變量時(shí)序算法高出5%以上。該算法同樣適用于RFID以及其他經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的時(shí)序數(shù)據(jù)挖掘。
關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)時(shí)序預(yù)測(cè)模型;單變量時(shí)序;多變量時(shí)序;GEP函數(shù)挖掘
GEP經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)時(shí)序挖掘算法涉及到時(shí)序基因、時(shí)序染色體和適應(yīng)度函數(shù)等概念，作者提出的GEP時(shí)序挖掘模型是針對(duì)歷年的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)時(shí)序數(shù)據(jù)，例如對(duì)成都市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展總量與速度等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)。針對(duì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)時(shí)序數(shù)據(jù)特點(diǎn)，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(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)序列數(shù)據(jù)對(duì)象，引入下列定義：
定義l GEP時(shí)序中的統(tǒng)計(jì)基因是一個(gè)5元組。
定義2統(tǒng)計(jì)時(shí)序一適應(yīng)度。
2、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的時(shí)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(duì)GEP時(shí)間序列模型進(jìn)行了綜合改進(jìn)。
1)GEP浮點(diǎn)數(shù)系數(shù)編碼在GEP算法中，對(duì)于數(shù)值編碼采用了浮點(diǎn)數(shù)編碼的方法。經(jīng)過實(shí)際應(yīng)用，發(fā)現(xiàn)浮點(diǎn)數(shù)編碼能提高了GEP運(yùn)算效率，適合精度較高應(yīng)用。
2)改進(jìn)了適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，R2是用于表示非線性模型的重要指標(biāo)，用于評(píng)價(jià)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(jì)時(shí)序挖掘預(yù)測(cè)算法在統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)中，其多個(gè)統(tǒng)計(jì)變量存在相互影響，因此提出了多維指標(biāo)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)式挖掘。
4)實(shí)驗(yàn)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(jì)年鑒》，選擇了影響GDP增長(zhǎng)的6個(gè)指標(biāo)，建立合適的數(shù)學(xué)模型并預(yù)測(cè)2003，2004，2005年的GDP。計(jì)算得出平均擬合相對(duì)誤差是0.1579%，平均預(yù)測(cè)相對(duì)誤差是一0.09105%。得到模型的擬合/預(yù)測(cè)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(jì)領(lǐng)域中統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘?qū)︻A(yù)測(cè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)GDP數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提出了新穎的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)時(shí)序GEP函數(shù)挖掘與預(yù)測(cè)方法和技術(shù)。主要貢獻(xiàn)如下：針對(duì)多變量時(shí)間序列中各因素之間存在著一定的相關(guān)性，所觀測(cè)到的時(shí)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(shí)序預(yù)測(cè)模型。通過主成分分析方法對(duì)影響時(shí)間序列的諸多因素進(jìn)行成分約簡(jiǎn)，提取影響因子大的幾個(gè)綜合指標(biāo)作為輸入變量，提高了GEP時(shí)序挖掘的效率和準(zhǔn)確率。通過實(shí)驗(yàn)證明，以同一批真實(shí)宏觀的國(guó)民經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒GDP數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，以后面年度GDP數(shù)據(jù)為預(yù)測(cè)目標(biāo)，分別建立單變量預(yù)測(cè)模型和多變量預(yù)測(cè)模型，然后在不同的經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)模型上進(jìn)行仿真挖掘預(yù)測(cè)。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果和相關(guān)性能指標(biāo)的對(duì)比分析，證明多變量GEP經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)時(shí)序預(yù)測(cè)模型的擬合/預(yù)測(cè)要比單變量GEP算法的預(yù)測(cè)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(shí)序數(shù)據(jù)挖掘。
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