O artigo apresenta um método de programação evolucionária de computador usando algoritmos genéticos para estabelecer automaticamente um modelo matemático não linear dinâmico para mineração de dados e realizar previsão de tendências sociais e econômicas e arredondamento de curva de regressão, mudando o método anterior de usar apenas arredondamento aproximado e métodos analíticos. para ajuste de curvas e previsão de tendências usando modelos de previsão tradicionais com resultados ruins em precisão. No experimento de dados, o modelo de evolução gerado automaticamente pelo método de programação computacional evolutiva do algoritmo genético foi usado para realizar ajuste de curva e previsão de tendência de desenvolvimento em alguns dados históricos reais, e conduzir análises aprofundadas de erros de feedforward e feedback. Os resultados mostram que o modelo evolutivo estabelecido por meio deste método é muito mais preciso do que os dados previstos pelos três modelos matemáticos tradicionais fixos de regressão linear, regressão exponencial e regressão parabólica. Além disso, o desvio padrão feedforward da curva de ajuste e do previsto. feedback O desvio padrão também é significativamente menor.
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