遺傳規(guī)劃在高速公路聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)數(shù)據(jù)處理再利用的應(yīng)用研究.pdf

1、遺傳規(guī)劃在預(yù)測、分類等領(lǐng)域已經(jīng)有了很多應(yīng)用研究。由于遺傳規(guī)劃是通過生成具體的預(yù)測函數(shù)、分類函數(shù)來實(shí)現(xiàn)預(yù)測和分類的目的，因此對于既需要一定的預(yù)測、分類精度，又要研究輸入(預(yù)測、分類)變量和輸出(預(yù)測、分類)結(jié)果之間關(guān)系的問題來說，遺傳規(guī)劃是一種非常適合的方法。本文對基于遺傳規(guī)劃的預(yù)測方法進(jìn)行了介紹，并改進(jìn)了一種基于遺傳規(guī)劃的多類別分類方法。此外，借助遺傳規(guī)劃的符號回歸功能，本文還提出了一種基于遺傳規(guī)劃的整數(shù)線性規(guī)劃問題的求解方法。為了驗(yàn)證

2、上述算法的有效性，本文以聯(lián)網(wǎng)高速公路的收費(fèi)數(shù)據(jù)為研究對象，對算法的運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行了分析。 在高速公路聯(lián)網(wǎng)收費(fèi)數(shù)據(jù)的再利用中，根據(jù)分車型車流量預(yù)測收費(fèi)額、對收費(fèi)員進(jìn)行作弊分類和求解收費(fèi)員排班這個整數(shù)線性規(guī)劃問題是遺傳規(guī)劃的三個應(yīng)用算例。其中，收費(fèi)額預(yù)測和收費(fèi)員作弊分類這兩個應(yīng)用要求在準(zhǔn)確率滿足要求的情況下，輸出結(jié)果和輸入變量之間的關(guān)系還要具有知識表達(dá)能力，以便為道路營運(yùn)與管理、公眾服務(wù)、政府與科學(xué)研究等方面提供有用信息和決策支持。但

3、是現(xiàn)有的各種統(tǒng)計和智能方法或者因?yàn)樗惴ū旧淼南拗埔灾翢o法同時滿足這兩個條件，或者因?yàn)閷颖緮?shù)據(jù)的適應(yīng)問題導(dǎo)致算法準(zhǔn)確率不高時算法不能通過降低知識表達(dá)能力來提高準(zhǔn)確率，因此本文采用基于遺傳規(guī)劃的預(yù)測和基于遺傳規(guī)劃的分類方法來解決這兩個問題。此外，收費(fèi)員排班是一個整數(shù)規(guī)劃問題，而整數(shù)規(guī)劃屬于典型的NP難解問題，本文采用了基于遺傳規(guī)劃的整數(shù)線性規(guī)劃問題求解方法來解決收費(fèi)員排班問題。與遺傳算法相比，遺傳規(guī)劃采用層次化的結(jié)構(gòu)對問題進(jìn)行編碼，在這種