基于遗传算法的GMDH网络模型及其应用

• 作者: 陈森发 陈洪
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 地球科学
• 关键词: GMDH网络 遗传算法 时间序列 预测
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 820-824
• 页数: 5页
• 分类号: N945.12|TP183
• 字数: 3652字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2009.06.023

摘要

传统的数据处理群方法(Group method of data handling,GMDH)在结构上具有自组织和全局选优的特性,非常适合进行非线性数据的拟合.但由于在传统GMDH网络建模是用最小二乘法来辨识参数,常常使得模型预测效果不理想.遗传算法是一种有效的搜索和优化方法.它具有自适应搜索、渐进式寻优、并行式搜索、通用性强等特点,论文将遗传算法引入GMDH网络,用遗传算法辨识部分描述式的系数,建立了基于遗传算法的GMDH网络模型.并将该模型应用于一组实测时间序列的预测研究.计算机仿真结果表明,模型预测效果令人满意.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈森发	东南大学系统工程研究所	192	3070	32.0	45.0
2	陈洪	东南大学系统工程研究所	68	436	13.0	18.0