基于属性约简的GEP洪灾灾情预测算法

摘要：

洪灾灾情预测是预防和了解洪灾的重要手段.为了解决传统的洪灾灾情预测算法的不足,提出基于折半查找的最优属性约简算法(OAR-BSA),最大限度地降低影响洪灾灾情数据的因素,并在此基础上,结合基因表达式编程的概念,给出了基于属性约简的GEP洪灾灾情预测算法(FFGEP-AR).仿真实验表明,OAR-BSA算法求解最优约简比传统的算法要快,FFGEP-AR算法比传统预测算法的平均耗时要小,预测的准确率要高.

关键词：属性约简、基因表达式编程、灾情预测、函数挖掘

所属期刊栏目：19

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省青年教师科研计划项目2008jq1115

在线出版日期：2009-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：87-89,92