GRADIENT：语法驱动的遗传编程框架，用于构建多组件、分层预测系统

摘要

这项工作提出梯度（文法驱动的集成系统）框架，以产生混合多层预测函数逼近和回归分析任务。该模型采用上下文无关文法引导的遗传规划方法，自动构建具有层次结构的多分量预测系统。采用多种群进化算法，结合重采样和交叉验证方法，提高了组件模型的多样性，并有助于更稳健和高效地搜索精确解。该系统已经在一系列配置的合成和公开可用的现实世界回归和时间序列问题上进行了测试，以确定并随后说明和讨论其特性和性能。与许多最新的预测方法相比，梯度法显示出了很强的竞争力和通用性。