基于MATLAB的GMDH神经网络建模与预测系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了GMDH神经网络算法，通过自组织网络结构自动选择最优模型复杂度，支持完整建模流程，包括数据预处理、训练、验证和预测，适用于非线性系统建模。

详 情 说 明

GMDH神经网络建模与预测系统

项目介绍

本项目实现GMDH（Group Method of Data Handling，数据处理分组方法）神经网络算法，该算法通过自组织网络结构自动选择最优的模型复杂度。系统采用逐步递归的模型优化策略，能够有效处理非线性系统的数据驱动建模问题。主程序演示了从数据预处理到模型预测的完整建模流程。

功能特性

• 自组织网络构建：自动生成和优化神经网络拓扑结构
• 多项式神经元筛选：基于预定准则选择最优的神经元组合
• 逐步递归模型优化：通过层层迭代提升模型精度
• 完整建模流程：集成数据预处理、网络训练、模型验证和预测功能
• 可视化输出：提供网络结构图、误差曲线等直观展示
• 性能评估：输出多种预测误差指标和模型置信区间

使用方法

数据输入要求

• 训练数据：N×M数值矩阵（N为样本数，M为特征数）
• 测试数据：K×M数值矩阵（K为测试样本数）
• 参数配置：可设置网络层数、神经元选择阈值、交叉验证比例等超参数

输出结果

• 训练阶段：最优网络结构图、各层神经元权重、模型拟合误差曲线
• 预测阶段：测试集预测值、预测误差指标（RMSE、MAE）、模型置信区间

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理大规模数据集）

文件说明

主程序文件实现了GMDH神经网络算法的核心功能，包括数据加载与预处理模块、网络初始化与层级构建器、神经元生成与评估组件、模型训练与优化引擎、预测计算与误差分析单元以及结果可视化输出接口。该文件通过集成这些功能模块，完成了从数据输入到模型输出的全流程自动化处理，为用户提供了一站式的非线性系统建模解决方案。