提出基于统计分析和停滞速度的改进GEP算法(SACVGEP),通过重复体统计优化初始种群,引入停滞速度概念和动态变异算子。实验表明,SACVGEP算法建立的模型优于传统方法、神经网络和经典GEP算法。
统计分析与停滞速度优化GEP自动建模
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最大值和最小值:
[Y,U]=max(A)
A为向量,最大值存入U,最大值序号存入U。
A为矩阵,Y表示每列的最大值,U记录每列最大值的行号。
矩阵元素比较:
U=max(A,B)
由A和B中对应元素的较大者组成矩阵U。
统计运算:- 求和、积、均值、中值、累加和、累乘:
sum和prod、mean和median、cumsum和cumprod
例:x=[1,ones(1,10)*2]; y=cumprod(x); sum(y)
求得1+2+2^2+…+2^10。
排序:
[Y,I]=sort(A,dim,mode)
Y是排序后的矩阵,I记录Y中元素在A中的位置。
dim取1(对列排序),取2(对行排序),默认列排序。
mode的取值'ascend'(升序),'descend'(降序),默认升序。
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