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摘要:
传统GMDH算法在进行多变量非线性建模时耗时较长,一定程度上限制了它的应用范围.针对这个问题,提出了一种改进的GMDH算法,扩大了每一个初始输入元素的信息含量,采用随机分组建立中间模型的方式代替原算法枚举出所有两两组合中间模型的方式,减少了中间模型的数量,提高了建模效率.将改进算法应用于中国GDP的趋势预测,结果表明与传统GMDH算法相比,在不牺牲预测精度的情况下,改进算法效率更高.
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文献信息
篇名 一种改进的GMDH算法
来源期刊 郑州大学学报(理学版) 学科 工学
关键词 GMDH 传递函数 复杂系统 预测建模
年,卷(期) 2010,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 9-13
页数 分类号 TP18|F270
字数 4132字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱帮助 五邑大学系统科学与技术研究所 43 548 14.0 21.0
2 张秋菊 五邑大学系统科学与技术研究所 11 80 5.0 8.0
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研究主题发展历程
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GMDH
传递函数
复杂系统
预测建模
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研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
郑州大学学报(理学版)
季刊
1671-6841
41-1338/N
大16开
郑州市高新技术开发区科学大道100号
36-191
1962
chi
出版文献量(篇)
2278
总下载数(次)
0
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
论文1v1指导