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GMDH(Group Method of Data Handling)是一种自组织神经网络算法,主要用于数据建模和预测分析。该MATLAB实现展示了如何构建一个GMDH网络来处理复杂的非线性关系问题。
GMDH网络的核心思想是通过逐层筛选最优的中间模型来自动构建网络结构。这种算法特别适用于输入变量较多且相互关系不明确的情况。在MATLAB的实现中,通常会包含数据预处理、网络训练、模型验证等关键模块。
实现的主要逻辑包括: 数据准备阶段会将原始数据集划分为训练集和验证集 网络构建阶段通过生成和筛选候选模型来自动确定网络结构 模型评估阶段使用验证集选择最优的网络配置 预测阶段可以对新数据进行预测
这种方法的优势在于能够自动确定最佳的网络复杂度,避免人工设计网络结构的困难。它在金融预测、工业过程控制等领域有广泛应用。