El artículo presenta un método de programación informática evolutiva que utiliza algoritmos genéticos para establecer automáticamente un modelo matemático dinámico no lineal para la extracción de datos y realizar predicciones de tendencias sociales y económicas y redondeo de curvas de regresión, cambiando el método anterior de utilizar únicamente métodos analíticos de redondeo y predicción aproximados. para el ajuste de curvas y la predicción de tendencias utilizando modelos de pronóstico tradicionales con resultados pobres en precisión. En el experimento de datos, se utilizó el modelo de evolución generado automáticamente por el método de programación informática evolutiva del algoritmo genético para realizar el ajuste de curvas y la predicción de tendencias de desarrollo en algunos datos históricos reales, y realizar un análisis en profundidad de los errores de retroalimentación y avance. Los resultados muestran que el modelo evolutivo establecido utilizando este método es mucho más preciso que los datos predichos por los tres modelos matemáticos tradicionales fijos de regresión lineal, regresión exponencial y regresión parabólica. Además, la desviación estándar anticipada de la curva de ajuste y la predicha. retroalimentación La desviación estándar también es significativamente menor.
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