人工智慧演算法於时间序列模型之整合内容摘要：
0 1 0 11 0 1 0 1 0 1 0母代 子代( 1) 單點交配( 2) 兩點交配( 3) 均勻交配 純粹靠著複製與交配這兩個運算的話，無法創造出具有新特性的個體。 希望透過突變的方式使得新的個體可以跳脫單純交配的區域解中，進而產生全域最佳解。 突變方式為隨機改變染色體之位元。 當演化流程達到指定的世代數目時； 當演化流程達到要求的目標時； 當演化流程停滯或者是已經達到某種飽和現象時。 ARMA (p,q) Family GARCH (p,q) Family ARCH GARCH IGARCH EGARCH FIGARCH FIAPARCH Model Identification Model Estimation Is satisfied model checking? Model Forecasting No Yes Traditional model identification GARCH (1,1), GARCH (1,2), GARCH (2,1), GARCH (2,2),… Local optimization vs. Global optimization? GARCH (2,2) GARCH((2),(2)) 220 1 1 2 2 1 1 2 2t t t t th h h 20 2 2 2 2t t thh Computational cost Required time For a GARCH(p,q) model Effectiveness of GAs ()21pq String representation If the chromosome is represented by (010。 001), the GA。阅读剩余 0%
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