MATLAB实现的GMDH自组织神经网络高效算法系统

资 源 简 介

本项目提供了一个完整的GMDH自组织神经网络MATLAB实现，支持自动网络生成和优化多项式模型，具备高效的网络结构选择与预测性能评估功能，适用于回归和预测任务。

详 情 说 明

基于GMDH自组织网络的MATLAB实现系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的GMDH（Group Method of Data Handling）自组织神经网络算法框架。GMDH是一种基于数据分组处理的 inductive 自组织建模方法，能够通过迭代过程自动生成最优的网络拓扑结构。该系统能够有效处理复杂非线性关系，自动筛选最佳变量组合，并输出高精度的预测模型。

功能特性

• 自组织网络结构生成：通过迭代算法自动构建最优网络拓扑
• 多项式模型选择：采用逐步回归机制筛选最佳多项式组合
• 网络复杂度控制：内置过早终止策略防止过拟合
• 数据预处理：支持数据标准化处理，提高模型稳定性
• 可视化分析：提供网络演化过程图表和预测结果对比
• 性能评估：计算RMSE、R²等多种模型评估指标

使用方法

输入参数

• 训练数据：N×M矩阵（N为样本数，M为特征数）
• 目标变量：N×1列向量
• 可选参数：

- 最大网络层数 - 多项式阶数 - 正则化系数 - 训练/验证集分割比例

输出结果

• 最优GMDH网络模型结构（节点连接关系与多项式系数）
• 测试集预测值及置信区间
• 网络演化过程可视化图表
• 模型性能指标（RMSE、R²、拟合残差分布）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据预处理、网络初始化、层间迭代优化、模型选择与验证等完整流程。该文件实现了GMDH算法的自组织构建机制，通过逐层生成候选神经元并基于性能指标筛选最优组合，最终输出结构化的网络模型和详细的预测分析结果。同时提供可视化功能展现网络演化过程和性能对比。