[1]杨乐婵 邓岳川 邓松 谢昀.基于属性约简的GEP洪灾灾情预测算法[J].计算机技术与发展,2009,(09):87-89.
　YANG Le-chan,DENG Yue-chuan,DENG Song,et al.Flood Forecast Algorithm for GEP Based on Attribution Reduction[J].,2009,(09):87-89.
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基于属性约简的GEP洪灾灾情预测算法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2009年09期
页码:
87-89
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Flood Forecast Algorithm for GEP Based on Attribution Reduction
文章编号:
1673-629X（2009）09-0087-03
作者:
杨乐婵1 邓岳川1 邓松2 谢昀2
[1]滁州学院国土信息工程系[2]南京邮电大学计算机学院
Author(s):
YANG Le-chan ; DENG Yue-chuan;  DENG Song;  XIE Yun
[1]Land Information Engineering Department, Cuzhou University[2]School of Computer, Nanjing University Post ＆ Telecommunication
关键词:
属性约简; 基因表达式编程; 灾情预测; 函数挖掘
Keywords:
attribution reduction;  gene expression programming;  flood forecast;  function mining
分类号:
TP301.6
文献标志码:
A
摘要:
洪灾灾情预测是预防和了解洪灾的重要手段。为了解决传统的洪灾灾情预测算法的不足，提出基于折半查找的最优属性约简算法（OAR—BSA），最大限度地降低影响洪灾灾情数据的因素，并在此基础上，结合基因表达式编程的概念，给出了基于属性约简的GEP洪灾灾情预测算法（FFGEP—PER）。仿真实验表明，OAR—BSA算法求解最优约简比传统的算法要快，FFGEP—AR算法比传统预测算法的平均耗时要小，预测的准确率要高
Abstract:
Flood forecast is an important method of preventing and understanding flood. To solve the problem of traditional flood forecast algorithms, presents optimum attribution reduction on binary search algorithm （OAR- BSA） in order to reduce factors on affectin

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备注/Memo

备注/Memo:
安徽省青年教师科研计划项目（2008jq1115）杨乐婵（1980-），女，广西梧州人，讲师，硕士，研究方向为地理信息系统、遥感以及分布式计算等
更新日期/Last Update: 1900-01-01