کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
394344 | 665793 | 2011 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Time-series forecasting using a system of ordinary differential equations
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
This paper presents a hybrid evolutionary method for identifying a system of ordinary differential equations (ODEs) to predict the small-time scale traffic measurements data. We used the tree-structure based evolutionary algorithm to evolve the architecture and a particle swarm optimization (PSO) algorithm to fine tune the parameters of the additive tree models for the system of ordinary differential equations. We also illustrate some experimental comparisons with genetic programming, gene expression programming and a feedforward neural network optimized using PSO algorithm. Experimental results reveal that the proposed method is feasible and efficient for forecasting the small-scale traffic measurements data.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 181, Issue 1, 1 January 2011, Pages 106–114
Journal: Information Sciences - Volume 181, Issue 1, 1 January 2011, Pages 106–114
نویسندگان
Yuehui Chen, Bin Yang, Qingfang Meng, Yaou Zhao, Ajith Abraham,