文献类型：期刊文章

作　　者：陈洪[1,2] 陈森发[1]

机构地区：[1]东南大学系统工程研究所,南京210096 [2]南京工程学院数学研究所,南京211167

出　　处：《数据采集与处理》

基　　金：教育部博士点基金(20060286005)资助项目;江苏省高校自然科学基金(07KJD580085)资助项目

年　　份：2009

卷　　号：24

期　　号：6

起止页码：820-824

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

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。

关 键 词：GMDH网络  遗传算法 时间序列 预测  

分 类 号：N945.12] TP183]