以下是使用GP算法计算关联维数的基本步骤: ①数据预处理 选择时间序列:选取一个代表系统动态行为的时间序列数据。 数据清洗:去除噪声和异常值,确保数据质量。 ②重构相空间 选择嵌入维度($m$)和时间延迟($\tau$):利用时延嵌入定理,从一维时间序列中重构出多维的相空间。嵌入维度和时间延迟的选择可以通过互信息法...
1e2))gp = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel, n_restarts_optimizer=10)# 训练模型gp.fit(X, y)# 生成一组测试数据X_test = np.linspace(1, 30, 100).reshape(-1, 1)# 预测战斗胜率y_pred, sigma = gp.predict(X_test, return_std=True)结果...
tpg算法是一个使用模块涌现和复用机制的遗传编程(GP)算法,该算法在一些强化学习问题上有着不错的表现,本文给出该算法的项目地址。 tpg算法的C++实现代码大概有1万的逻辑代码,如果这个比例换做使用python的话估计会有一定的减少,但是由于是逻辑代码,因此即使使用python代码重构的话代码量也不会有太明显的下降,同时由于...
遗传编程(GP)属于进化计算(Evolutionary Computation,EC)模型的一种。EC是一种借鉴自然界进化机制而产生的并行随机搜索算法。进化算法的基本原理是选择和改变,它区别于其他搜索方法有两个显著特征:首先这些算法都是基于种群(population)的;其次在种群中个体(indv
单个通道的关联维数计算流程遵循GP算法，通过Matlab代码实现。选择第一个导数为0的点作为最终维数，对比仿真与真实数据曲线走势进行验证。思考 1 关联维数定义：关联维数的大小表示动力系统维度，若一维，意味着仅有一个状态变量x，状态变化仅由x自身引起。通过时间序列分析判断系统维度，若存在不同x值对应...
GP算法提出了一种全新的结构描述方法，其实质是用广义的算法提出了一种全新的结构描述方法，算法提出了一种全新的结构描述方法层次化计算机程序描述问题。层次化计算机程序描述问题。这种广义的计算机程序能根据环境状况动态改变其结构和大小，环境状况动态改变其结构和大小，在工程中具有广泛的代表性，因为很多工程问题可以...
高斯过程(Gaussian Processes,GP)是一种强大的非参数化模型,通常用于回归和分类任务。 它允许我们以一种灵活的方式建模数据的不确定性,并在小样本情况下表现出色。 在本示例中,咱们聊聊高斯过程在回归任务中的应用,具体来说,我们将构建一个高斯过程回归模型,预测一个虚构的销售数据集。
1.1遗传规划算法在材料力学中的应用 遗传规划(GeneticProgramming,GP)是一种基于自然选择和遗传学原理的 优化算法,它在材料力学领域中的应用主要集中在结构优化、材料性能预测以 及复杂系统建模等方面。GP能够处理高维度、非线性以及多目标优化问题,这 使得它在解决材料力学中遇到的复杂优化问题时展现出独特的优势。 1.1...
在图像特征提取上,GP算法能够直接以图像作为输入,借助已有的图像操作算子或特征描述算子,自动学习并提取丰富而高效的特征。如下图所示: 摘自论文:Bi, Y.,et al. (2018). Genetic programming forautomatic global and local feature extraction to image classification.2018...