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Genetic Programming Prediction of Solar Activity

机译:太阳活动的遗传规划预测

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摘要

For many practical applications, such as planning for satellite orbits and space missions, it is important to estimate the future values of the sunspot numbers. There have been numerous methods used for this particular case of time series prediction, including recently neural networks. In this paper we present genetic programming technique employed to sunspot series prediction. The paper investigates practical solutions and heuristics for an effective choice of parameters and functions of genetic programming. The results obtained expect the maximum in the current cycle of the smoothed series monthly sunspot numbers is 164 +- 20, and 162 +- 20 for the next cycle maximum, at the 95% level of confidence. These results are discussed and compared with other predictions.
机译:对于许多实际应用,例如计划卫星轨道和太空飞行任务,估计黑子数的未来值很重要。对于这种时间序列预测的特殊情况,已经使用了许多方法,包括最近的神经网络。在本文中,我们介绍了用于黑子序列预测的遗传编程技术。本文研究了有效选择基因编程参数和功能的实用解决方案和启发式方法。所获得的结果预期,在95%的置信度水平下,平滑周期系列月黑子数在当前周期内的最大值为164 +-20,对于下一个周期最大值为162 +-20。对这些结果进行了讨论,并与其他预测进行了比较。

著录项

  • 来源
    《》|2000年|p.199-205|共7页
  • 会议地点 Hong Kong(CN);Hong Kong(CN)
  • 作者

    Romuald Jagielski;

  • 作者单位

    School of Information Technology Swinburne University of Technology Victoria, Australia;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 自动化技术、计算机技术;
  • 关键词

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