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【2h】

APPLICATION OF GENETIC ALGORITHM METHOD ON LINEAR CAUSAL FORECASTING OF FLOWER COMMODITY PRODUCTIONud

机译:遗传算法在花商品产量线性因果预测中的应用 ud

摘要

Forecasting activities is very used widely in industry fields, manufacturing processes, for instance supply chain, qualily controII and so on. In thCs paper we try to present using one of Genetic Algorithms for finding the best mfficienfo fl inear causal brecasfing model, with using Bness function as a main teal te find that coefficient. The resutts are determined from case study on production of flower commodity, which is especially use Canonical Genetic Algorithms (CGA) as an alternative far flndlng forecasting accumfely through heurisfic coefficient generating
机译:预测活动在工业领域,制造过程(例如供应链,质量控制等)中被广泛使用。在本文中,我们尝试使用遗传算法之一找到最佳的mfficienfo线性因果简化模型,并使用Bness函数作为主要指标来找到该系数。结果是从花卉商品生产的案例研究中确定的,特别是使用规范遗传算法(CGA)作为启发式系数生成来准确地进行远距离预测的另一种方法

著录项

  • 作者

    Bahar Emirul;

  • 作者单位
  • 年度 2008
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