Original scientific paper

https://doi.org/10.17559/TV-20160525104127

Regresijsko modeliranje zasnovano na poboljšanom genetičkom algoritmu

Shi Minghua ; Business school, University of Shanghai for Science and Technology, No. 334 Jungong Road, 200093, Shanghai, China
Xiao Qingxian ; Business school, University of Shanghai for Science and Technology, No. 334 Jungong Road, 200093, Shanghai, China
Zhou Benda ; College of Finance and Mathematics & Financial Risk Intelligent Control and Prevention Institute, West Anhui University, No. 1 Yunluqiao West Road, 237012, Lu’an, China
Yang Feng ; Business school, University of Shanghai for Science and Technology, No. 334 Jungong Road, 200093, Shanghai, China

Abstract

Regresijski model je dobro uhodana metoda u analizi podataka s primjenom u raznim područjima. Izbor nezavisnih varijabli i matematički transformiranih u regresijski model, često predstavlja izazovan problem. Nedavno je nekoliko znanstvenika primijenilo evolucijski proračun za rješenje tog problema, ali rezultat nije učinkovit onoliko koliko smo željeli. Ukrižena (crossover) operacija u GA redizajnirana je primjenom Latin hypercube uzorkovanja, a zatim, kombinacijom dvaju uobičajeno korištenih statističkih kriterija (AIC, BIC), dajemo poboljšani genetički algoritam za rješavanje problema izbora statističkog modela. Predloženim se algoritmom može prevladati jaka ovisnost o putanji i osloniti na iskustvo stečeno primjenom klasičnih pristupa. Usporedba rezultata simulacije u rješavanju problema odabira statističkog modela s ovim poboljšanim GA, tradicionalnog genetičkog algoritma i klasičnog algoritma za odabir modela pokazuje da je novi GA superiorniji u rješavanju kvalitete, brzine konvergencije i drugih različitih pokazatelja.

Keywords

genetički algoritam; Latin hypercube uzorkovanje; odabir regresijskog modela; regresijska analiza

Hrčak ID:

174701

URI

https://hrcak.srce.hr/174701

Publication date:

10.2.2017.

Article data in other languages: english

Visits: 3.813 *