genetic-algorithm - 使用遗传算法进行模式预测

Question

我是遗传算法的新手。我正在尝试预测规则出现的模式。例如，我有一组定义如下的规则。

规则 1，规则 2，规则 3，规则 4，规则 5，规则 6，

对于给定的日期，我只能使用规则 2、规则 3 和规则 6。所以我会将此数据表示为如下所述的字符串

0 1 1 0 0 1

其中 1 表示该规则被使用，0 表示该规则在那天从未被使用。

所以我会有如下 5 天的数据集

011001,100010,110011,101010,111100,

我想在这里实现的是预测第 6 天的数据。我一直在阅读遗传算法和反向传播方法来实现这一点。由于对这些概念缺乏理解，我无法将我的问题映射到 GA 或 BP。

如果有人能指出正确的方向来帮助我用 GA 或 BP 映射我的问题，我将不胜感激。非常感谢任何帮助。

Answer 1

The occurrences of rules are purely random

在那种情况下，我恐怕无法预测它们!

如果以上不准确(规则出现不是纯随机的)，你有训练集吗？它有多大？您应该在这里更多地关注模式识别技术，而不是 GA。

例如，循环网络似乎很适合您的问题。看看this paper ，他们预测二进制时间序列而不是二进制字符串，但它尽可能接近!

想到的另一种方法可能是以类似于他们在 this paper here 上所做的方式将神经网络 + GA 结合起来。用于财务预测。

但我猜无论哪种方式，您都需要更大的训练集，并且您必须根据自己的情况对其进行调整。

注意:这不是一项简单的任务!