GMDH神经网络算法在变形预测中的应用
结合GMDH算法与AC算法建模的汇率预测
结合GMDH算法与AC算法建模的汇率预测摘要：汇率波动预测是金融市场的一个重要课题，本文结合gmdh 算法（分组数据处理算法）和ac算法（相似体合成算法）建立模型用于预测汇率市场的波动。
首先用相似体合成算法选择与当前时期有相同特征的相似体，再用分组数据处理算法将相似体进行加权组合，选择最优模式，用于预测当前时期的发展趋势。
实证结果表明，此组合模型的预测效果较好。
abstract： exchange rate forecasting is an important subject in financial market. this article applies both parametric （group method of data handling， gmdh） and nonparametric （analog complexing， ac） self-organising modelling methods for exchange rate forecasting. the ac method used the data themselves to identify patterns with similar characteristics. the gmdh algorithm is used to combine the analog patterns and identify an optimum ensemble which has similar characteristics with the modelling object. the empirical results show that the combined method can well forecast exchange rate.关键词：自组织建模；相似体合成算法；分组数据处理；预测key words： self-organising modelling；analog complexing；gmdh；forecasting中图分类号：f830.91 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2013）23-0148-020 引言20世纪70年代布雷顿森林体系解体后，国际货币体制发生了根本改变，浮动汇率制取代固定汇率制成为了世界上主要的汇率制度，汇率变化显现出了复杂化和动态化的特征。
基于GMDH的组合预测模型应用研究
１ 自组织数据挖掘 方法介 绍
自组织理论… 是 基 于神经 网络 和计 算机科 学 的迅 速发
织理论最基本 的算 法 ， 它包 含 了 ３种类 型 ， 即组 合算 法 、 多层 算法 以及调和算 法。它 们的 实现步 骤包含两个 重要环 节 ： 利 用 内准则 建立 竞 争模 型 （ 称 中 间候选 模 型 ） 再 用外 准 则 或 ， （ 或称选择准则 ） 选留这些模型。 来
维普资讯
第２ ７卷 第 ２期
２０ ０ ７年 ２ 月
文 章 编 号 ：０ １— ０ １ ２ ０ ）２—０５ ０ １０ ９ ８ （０ ７ ０ ４ ６— ３
计 算机 应 用
Ｃｏ ｕ ｅ ｐ ｉ ａｉｎ ｍｐ ｔ ｒＡｐ ｌｃ ｔｏ ｓ
Ｖ １ ２ ． ０ ． ７ ＮＯ ２
则值不能再改善才停止 ， 这样 的停止 法则可 以保证在 一定噪
声水平下得到数据拟合精度和预测能 力实现最优平衡的最优
复杂度模型。 １ １ 参数 Ｇ Ｈ模型多层算法 ． ＭＤ 参数 Ｇ Ｈ（ ｒ ｐＭｅ ｏ ｆ ａａ ａ ｄ ） ＭＤ Ｇ ｕ ｏ ｔｄ ｏ Ｄ ｔ Ｈ ｎ ｅ 算法… 是 自组 ｈ ｌ
的经济系统 ， 自组织数 据挖掘的参数 Ｇ Ｈ模 型多层算 法 而 ＭＤ 和相似复合体算 法对 有噪声的小样 本数据具 有 良好的预测效 果， 尤其 是它们 的组合 预测 模型 比较适合 于对 中国宏观经 济 待选 模型 ， 而在测试 集上 使用外 准则进行中间候选模型 的选 择 ， 这个过 程不 断重 复直 到外 准
（ ｃｏｌｆＢ ｎｓ ￣ ｕｎ Ｕ ｉ ｒｔ Ｃ ｅｇ ｔＳ ｈ ａ １０４ Ｃ ｉ ） Ｓｈｏ ｏ ｅ ，Ｓ ｈａ ｎ ｅ ｉ ， ｈｎｄｔ ￣ ｕ ｎ６０ ６ ， ｈｎ ｓ ｖ ｓｙ ａ
中长期负荷预测的GMDH多结构自动搜索模型
Ａｂ ｔａ ｔ Ａｎ ｍ ｐ ｏ ｄ ｍ ｅ ｕｍ ｎｄ ｌ ｅ ｍ ｏａ ｏｒ ｃ ｓ ｉ ｓｒｃ ： ｉ ｒ ｖｅ ｄｉ ａ ｏｎｇ ｔ ｒ ｌ ｄ ｆ ｅ ａ ｔｎｇ ｍｏｄｅ ｓ ｄ ｏｎ Ｇ Ｍ ＤＨ （ ｏ ｅ ｈｏ ｔ ｌｂａ ｅ ｇｒ ｕｐ ｍ ｔ ｄ ｏｆｄａａ ｈａ ｌｎ ｎｄ ｉｇ） ｍ ｕ ｔ—ａ ｒｉｅ ａ ｉ ｌ ｉｈｍ ｎ Ｖ ｒａ ｅ ｓ ｒ ｃ ｕｒ ｎａｙｓｓｉ ｒ ｏｓ ｄ ｆ ｒ ｎ ｌｉｌｙｅ ｔｒ ｔｖｅ ａｇｏｒｔ ａ ｄ ａ ｉｂｌ￣ ｔ ｕ ｔ ｅａ ｌ ｉ ｓ ｐ ｏｐ ｅ ｏ ｏｗａ ｙ Ｃｈｉ ａ ｗ ｉｈ ａ ｄａ ｓ ｎ ｔ ｖ ｉ ｓ ｔ ｎｓ ｏ ｖｅ ｓ Ｗ ｉｈ ａ ｌｔ ｉ ｃ ａｒｏｕ ｕｒ ｆｅ ｎｔ． ｔ ｌ ｈｅ ｄ ｓ ｏｎｔｎｕ ｔ ｉ ｔ ｎ ｔｍ ｅ ｓ ｒｅｓｐｒ ｃｓ ｌ ｎｄ ａ ｏ ａ ｉａ ｌ ｅ ｏ ｉｅ ｉ ｉｙ ｐｏ ｎ ｓ ｉ ｉ ｅ ｉ ｅ ｉｅ ｙ ａ ｕｔ ｍ ｔｃ ｌｙ ｒ ｃ ｇｎ ｚ ｄ， ｔ ｓ ａ ｉｈｅ ｏ ｌｃ ｂｉ ｓｔ ｒａ ｌ－ ｔｕｃ ｕ ｅａ ｌ ｓｓ ｔ ｏｒ ｅ ｔｔ ｅ ｉ ｔｏｎ ｃ ｕ ｅ ｃ ｏｍ ｉ ｎｖ — ｈｅ ｅ ｔ ｂｌ ｓ ｄ ｍ ｄｅ ｏｍ ｎｅ ｈｅｖａ ｉ ｂ ｅ ｓ ｒ ｔ ｒ ｎａ ｙ ｉ ｏ ｃ ｒ ｃ ｈｅ ｄ ｖ ａ ｉ ａ ｓ ｄ ｂｙ ｅ ｏｎ ｃｅ ｉ
Ａｎ Ｉ ｐ ｏ ｅ ｅ ｕ ｎ ｎ ｒ ａ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ Ｍ ｏ ｅ ｓ ｄ ｍ ｒ ｖ ｄ Ｍ ｄｉ ｍ ａ ｄ Ｌｏ ｇ Ｔｅ ｍ Ｌｏ ｄ Ｆｏ ｅ ａ ｔｎ ｄ ｌＢａ ｅ
ｏHale Waihona Puke ｎ ＧＭ ＤＨ ｒ ａ ｌ・ ｔ ｕ ｔ ｒ ｔ 。 ｅ ｒ ｈ ｎｇ Ａｌ ｏ ｉｈ Ｖａ ｉ ｂ ｅ－ ｒ ｃ ｕ ｅ Ａｕ ｏ。 ａ ｃ ｉ ｇ ｒ ｔ ｍ ｓ ｓ
变形预测的一种新方法
第２ ７卷 第 ４期 ２０ ０ ７年 １ 月 １
桂 林 工
学 院 学 报
Ｖ０． ７ Ｎｏ ４ １２ ．
Ｊｕ ａ ｆＧｕｌ ｎｖ ｒｉ ｆ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｏ ｒ ｌｏ ｉｎ Ｕ ｉｅｓｔ ｏ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｉ ｙ Ｔ
４ 能够 自动 选择 最佳 的网络 层 数 和每 层 的神 ） 经元数 目 。】 ． 正是 由于 Ｇ Ｈ 算 法 的这 些 优 点 ，决 定其 是 ＭＤ
一
种实用 性 比较强 的 预测方 法 ． 用 常用 的 Ｂ Ｐ神 经 网络 以及 Ｇ Ｈ 神 经 网 络 ＭＤ
函数 的离散 Ｖ ｈ ｒ 级数展开式 ｏ ｅｒ ａ
关键词 ：Ｇ Ｈ算法 ；神经网络 ；变形预测 ；Ｂ 神经网络 ＭＤ Ｐ
中图分 类号 ：Ｐ５ ２８ 文献 标志 码 ：Ａ
数据处 理 的群方 法 （ｒｕ ｔｏ ｆ ａ ａ— ｇｏｐｍｅ ｄｏ ｔ ｈｎ ｈ ｄａ
ｄｉｇ ＭＤ ｌ ，Ｇ Ｈ）是 一 种 复 杂 非 线 性 系 统 的 启 发 式 ｎ
设；
１ ）建 模 过 程 自组 织 控 制 ，不 需 任 何 初 始 假 基本思想 ： ①以分析黑箱的方法处理系统输入输出关 ２ ）最 优复 杂性及 高精 度 预测 ；
３ ）能 够 自组 织 多 层 神 经 网 络 的 每 层 最 佳 结 经元， 由外部准则对神经元进行筛选， 筛选得到的神经
摘
要 ：采 用一 种新 的变形 预测 方法 ， 即将 Ｇ Ｄ Ｍ Ｈ神 经 网络 预测 方 法运 用 到 变形 预测 中进 行 短期
以及长 期预测 ， 且将 预测 得 到 的 结果 与 采 用 Ｂ 并 Ｐ神 经 网 络 预测 得 到 的结 果 进 行 比较 ． 结果 表 明 ， Ｇ Ｄ Ｍ Ｈ神经 网络 是一种 比较 好 的预测方 法 ， 变形 预测 中具有 一定 的实 用性． 在
GMDH神经网络算法在变形预测中的应用
第28卷第3期2008年6月大地测量与地球动力学JOURNAL OF GEODESY AND GEODY NAM I CSVol .28No .3 June,2008 文章编号:167125942(2008)0320054205G MD H 神经网络算法在变形预测中的应用3潘国荣1,2) 谷 川1)1)同济大学测量与国土信息工程系,上海 2000922)现代工程测量国家测绘局重点实验室,上海 200092摘 要 针对G MDH 神经网络存在的不足,分别从网络初始变量预选个数的确定、部分表达式构成、中间变量选择准则、终止法则等方面进行改进,并且用Matlab 语言编程实现之。
将改进之后的G MDH 神经网络应用于非线性变形数据预测之中,并且将短期以及长期预测结果与BP 神经网络以及G MDH 神经网络得到的预测结果进行比较,得出结论:改进的G MDH 神经网络有较好的实用性,并且预测精度有较大提高。
关键词 G MDH 神经网络算法;初始变量预选;中间变量;终止法则;变形预测中图分类法:T D137 文献标识码:AG MD H NN AL GO R I TH M AN D I TS APPL I CAT I O NIN D EFO R M AT I O N FO RECAST INGPan Guor ong1,2)and Gu Chuan1)1)D epa rt m ent of Surveying and Geo 2Infor m atics,Tongji U niversity,Shangha i 2000922)Key L abora tory of M odern Engineering S urveying of SB SM ,Shanghai 200092Abstract A i m ing at several defects of G MDH NN (neural net w ork ),this paper has done s ome i m p r ove mentson the as pects of p reselecti on of initial variables nu mber,constitute of partial exp ressi on,choice criteri on of m iddle variables,st opp ing p rinci p le,and realized it with Matlab language .App lying the i m p r oved G MDH NN in non 2line 2ar def or mati on data forecasting,and comparing the short 2ter m and l ong 2ter m f orecasting result with those obtained with BP NN and G MDH NN,in this paper,it is concluded that i m p r oved G MDH NN has p referable p racticality and its f orecasting p recisi on has enhanced .Key words:G MDH neural net w ork algorithm;p reselecti on of initial variables;m iddle variable;st opp ing criteri on;defor mati on forecasting1 概述G MDH 全称Gr oup Method of Data Handling,是前苏联乌克兰科学院的A G I vaknenko 于1968年运用多层神经网络原理、品种改良假说,提出的一种复杂非线性系统的启发式自组织建模方法———数据处理组合方法,是一种以K 2G (Kol m ogor ov 2Gabor )多项式为基础通过不断筛选组合来辨识非线性系统的模型,它对于高阶非线性系统的辨识有效[1]。
GM-ENN组合模型在滑坡变形预测中的应用
Ｇ —Ｅ Ｎ组 合 模 型 在 滑 坡 变 形 预 测 中 的应 用 Ｍ Ｎ
邓 继 辉
（ 国煤 炭 科 工 集 团 重 庆 设 计 研 究 院 ， 庆 ４ ０ １ ） 中 重 ００ ６
摘 要 ： 对 以往 滑 坡 变形 预 测 模 型 实 用性 不 足 的 情 况 ， 系统 论 观 点 和 时序 分 析 原 理 出发 ， 滑 坡 位 移 时序 分 针 从 将 解 为 趋 势 项 和 偏 离 项 。 通 过 灰 色 系统 模 型 提 取 位 移 时序 的 趋 势 项 ， 用进 化神 经 网络 模 拟 位 移 时序 偏 离项 之 采
的模 型 。虽 然这 些 预测 模型 的提 出极 大地 推 动 了变形
项 。在建 模 之前 对数 据 进 行 等 时距 化处 理 ， 即对 一 些 时 间 间距 不 等 的点进 行三 次样 条插 值处 理 。位移 时序 趋 势项 采 用 灰 色 系 统 模 型 建 模 ， 于 下 凹 单 调 上 对 升、 且具 有很 强 的指数 规律 的 累计位 移 时序 曲线 ， 可采
∞ （ ） 累 计 位 移 时 序 ¨ （ ）为 对 相对 位 移 时序 进 ’ｋ ， ’ｋ
１ Ｇ —Ｅ Ｎ组 合 预 测 模 型 Ｍ Ｎ
１ １ Ｇ —Ｅ Ｎ组 合 预 测 模 型 的 建 模 思 路 ． Ｍ Ｎ
对 于 滑坡 位移 时 序呈 现较 为 明显趋 势 和规律 的 序 列 ， 测位 移 时序 可 以分解 为 ： 观
作 者 简 介 ： 继 辉 ， ， 程 师 ， 士 ， 要 从 事 岩 土体 稳 定性 评 价 及 优 化 设 计 研 究 。Ｅ—ｍ ｉ ｄ ｎｊ ｕ＠ １６ ｔｍ 邓 男 工 硕 主 ａ ：ｅｇｉ ｉ ２ ．ｏ ｌ ｈ
３ ８
基于数据自组织挖掘的机械设备状态退化预警方法
基于数据自组织挖掘的机械设备状态退化预警方法胡瑾秋;张来斌;胡春艳;李文强【摘要】在设备状态监测过程中引入数据自组织挖掘思想,建立一种设备状态退化预警方法.采用隐马尔科夫模型(HMM)对设备的早期退化状态进行准确辨识和评估,并进一步建立设备退化过程的自组织预测模型.案例分析中将该方法应用到旋转机械轴承运行状态退化的预警过程中.结果表明,基于自组织数据挖掘的设备状态退化趋势预测方法预测效果准确、客观性强,预测值与实际值的拟合程度高,相对误差仅为3.1％.新方法能够预测设备未来时间段的退化状态及其发展趋势,提前给出预警信息,有效地制定预知维修计划,及时采取预防措施,防止因设备突发失效引起非计划停机造成生产和经济损失.【期刊名称】《中国石油大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(038)003【总页数】6页(P142-147)【关键词】数据自组织挖掘;隐马尔科夫模型;数据分组处理方法;状态退化预警【作者】胡瑾秋;张来斌;胡春艳;李文强【作者单位】中国石油大学机械与储运工程学院,北京102249;中国石油大学机械与储运工程学院,北京102249;中国石油大学机械与储运工程学院,北京102249;中国石油大学机械与储运工程学院,北京102249【正文语种】中文【中图分类】TH17机械设备中一旦任何部件发生故障,常引发连锁反应,造成重大生产损失,甚至导致灾难性的安全事故。
曾庆虎等[1]提出一种基于小波相关特征尺度熵和隐半马尔可夫模型的设备退化状态识别方法。
为消除多通道观测信息冗余,压缩高维故障特征,曾庆虎等[2]进一步提出了基于KPCA-HSMM设备退化状态识别方法。
袁湘辉等[3]给出了一种MHMM-SVM混合模型,提高了电子装备早期故障的识别率。
雷金波[4]运用逻辑回归模型评估设备运行状态的退化情况,并采用支持向量机回归对设备运行状态的趋势进行预测。
吕克洪[5]提出基于时间应力分析的故障预测技术,提高了预测置信度。
改进的GM(1,1)模型在变形预测中的应用
得到拟合预测方程
『 。（） ＝ ‘ ‘ （ 一１ ， ２≤ （）一 ｆ ） （ ） ’
…
对原始 序列 ∞ 做一个 累加生成 （ Ａ Ｏ ，得 ’ １一 Ｇ ）
据有关 资料统计显示 ，滑坡灾害 已成 为威胁人 类
生存 的主要 自然灾害之一 。滑坡 的预测预 报是滑坡 研 究 的中心 问题 ，也 是最困难 的问题 。由于滑坡本 身的
复杂性 ，要 想准确地预报滑坡 的发生 时间和地点 都是 十分 困难 的。就对 滑坡的研究而言 ，对 变形数据 的整 理分 析 ，就显得 十分重要了 。由于灰色理 论解决 复杂
（） ７
式中
。（ ）： 。（ ）一 。（ ，（ ） １≤ ｋ≤ ／ ２ ）。
・
２１ ・ ６
路 基 工 程 Ｓｂｒ ｅ ｎｉ ｅｎ ｕｇ ｄ ｇ ｅｒｇ ａ Ｅ ｎ ｉ
收 稿 日期 ：２ １ ０ ００— １—１ ５
作者简 介：刘华磊 （９ ３一 ，男 ，河南驻 马店人 。硕 士 ，从事 边 １８ ） 坡稳定及变形预测研究 。Ｅ ｍ ｉ ｌ ｈ０ ０ ＠ １６ ｔｍ。 — ａｌ ｉ ｌ４ ２ ２ ．ｏ ：ｕ
｛ 。（ ） ‘ （ ） …， 。（，｝ １ ， 。 ２ ， ‘ ／ ７ ）
一
（） ４
‘（ ２） ’
ｚ
本 文利 用 ＭＡ Ｌ Ｂ软件 强 大 的数 值 分 析 能 力 ， ＴＡ 编制 了不 同背景值 和不 同边界条件 的模 型预测分 析 自 动化 程序 ，对 Ｇ １ １ 模 型 的预 测 模 型进 行 优 选 ， Ｍ（ ， ） 寻求 一个 最优的预测模型 ，然后对其进行 两种方 法 的
mdh参数法 -回复
mdh参数法-回复什么是mdh参数法？mdh参数法（Modified Design of Human Factors Experiment，人因设计参数法）是一种计算机辅助的实验设计方法，主要用于评估人因工程和人机界面的设计。
在现代社会中，人们与各种技术设备的互动越来越频繁和复杂。
为了确保设备与用户之间的交互体验尽可能的高效和舒适，需要进行人因工程的研究和评估。
其中一个重要的方法就是mdh参数法。
mdh参数法是一种基于因素设计的实验方法，主要通过对设计变量的系统化研究，来评估人因工程设计在影响人机界面的因素上的效果。
通过使用计算机辅助试验设计和数据分析，可以提高实验的效率和准确性。
mdh参数法主要有以下几个步骤：1. 问题定义：首先确定研究的目标和研究问题。
例如，我们可能想要评估一个新的手机应用在用户界面设计方面的效果。
2. 设计变量选择：根据问题定义，选择相关的设计变量。
设计变量是我们要操纵和评估的因素，比如手机应用的布局、颜色、图标等。
3. 参数设置：为每个设计变量选择一组取值，即参数设置。
比如，为了评估手机应用的布局对用户操作的影响，可以选择不同的布局方式作为参数设置。
4. 设计矩阵生成：根据参数设置，生成一个实验设计矩阵。
实验设计矩阵是一个将参数设置和实验条件对应起来的表格，用于设计实验的不同条件组合。
5. 实验执行：根据设计矩阵，设计和执行实验。
将参与者随机分配到不同的实验条件组合，并收集相关的数据，如用户界面操作时间、错误率等。
6. 数据分析：使用适当的数据分析方法，对收集到的数据进行统计分析。
比如，可以使用方差分析（ANOVA）来比较不同参数设置对用户界面操作时间的影响。
7. 结论推断：根据数据分析结果，得出关于设计变量和因变量（用户界面效果）之间关系的结论。
比如，可以得出某种布局方式在操作时间上更高效。
通过以上步骤，mdh参数法可以帮助人因工程专家和设计师评估不同设计参数对人机界面的影响，从而提供科学依据来改进和优化人机界面设计。
基于GMDH结构突变点和两水平算法的预测
６ ’ ，８６ ， ， 为系数 ｉ６ ６ ，舶ｌ ６ ｌ ６
维普资讯
第 ２ 卷第 １ ３ 期 湖南科技大学学报（ 自然科学版 ） ２０ 年 ３ Ｊ ｕ ａ ｏ Ｈ ｎｎＵ ｉ ｍ ｏ Ｓｉ ｃ ０８ 月 ｏ ｒ ｌ ｆ ｕａ ｎ ｅ ￣ ｆ ｃ ｎｅ＆Ｔｃ ｎｌ ｙＮ ｔ ａ Ｓｉ ｃ ｄｉ ） ｎ ｖ ｅ ｅｈｏ ｇ（ ａ ｒ ｃ ｎｅＥ ｉ ｎ ｏ ｕｌ ｅ ｔ ｏ
的模 型 ；
（） ５ 根据最优模型 ， 确定是否存在结构 突变 以及
突变点 ，当最优模型之 中的两个虚拟变量 同时存在 ，
表示存在结构突变． 而存在结构突变 的最优模 型所对
法对数据进行预测 ，容易受到不平稳数据的影响 ， 导 致错误的信息． 因此 ， 我们在使 用预测方法建模之前 ，
Ｘｉ ￣ 口 （ － ） ＝ｌ。 Ｔ１， ａ＋ 触＋ ＾ （ ｌ ） 口 Ｚ １ ＿
（） ２输入 的数据 中所有的点都作为可能的突变点
收稿 日期 ：０ ７ ０ — ２ ２０－ ９１
基 金项 目： 教育部新世 纪优 秀人才支持计划资助项 目（ 教技 ２０】号）电子科技大学“ Ｏ５ ２ ； 中青年学术带头人 ＋ 创新 团队支 持计划”０６ 助项 目 ２０ 资 作者简介 ： 张珂瑜 （９ １ ）女 ， 自贡人 ， １８一 ， 四川 硕士生 ， 主要从事计算科学 、 数量经济学 研究 ．
应首先 找出短期引起数据不平稳性 的各个结构突变 点 ，通过突变点来调整数据的不稳定性 ． 再把找到的 结构突变点形成虚拟变量加入到 Ｇ Ｄ 翻（ Ｍ Ｈ 数据处理
组 合 方 法 （ ｒ ｐＭｅ ｏ ｆ ａ ａｄｉ ，简 称 Ｇｏ ｔ ｄｏ Ｄ ｔ Ｈ ｎｌ ｇ ｕ ｈ ａ ｎ
应 的 ｓ，就是所要寻找的结构突变点． Ｂ 突变点寻找到 之后 ， 把突变点形成虚拟 变量加入到 Ｇ Ｄ Ｍ Ｈ两水平算
动态模糊神经网络在变形预测中的应用
是 预 先 设 定 的最 大 误 差 ； 是 期 望 的 ｅ
式 中 ： 变量 输 出 值 ， 是 Ｔ Ｎ Ｙ是 ＨＥ ・部分 （ 果 参 结
ＤＮ Ｆ Ｎ输 出精 度 ；（ ＜ ＜ １ 收敛常数 ； 是 ｌ ｆｏ ）是 ｄ
输 入空 间 的 最 大 长 度 ； 是 所 关 心 的最 小 长 度 ； ｄ ｙ ｏ ＜Ｔ ＜ １ 是 衰减 常数 。 （ ） 新的规 则 的初始参 数 可按照 下式分 配 Ｊ
这样 的网络 不 仅 保 持 着 模 糊 系 统 的知 识 表 达 及 推
第 ２层 （ 属 函数层 ） 每个 节点 代 表 １ 隶属 隶 ， 个 函数 （ Ｆ）每 个 Ａ 。 由 １ 高斯 函数表示 个
（ ） ＝ ｅｐ｛ 一ｃ ）／ ｝ ｘ 一（ ，
ｉ： １ ２ … ，； ， ， ｒ Ｊ： １２ … ， 。 ， ， “ （） １
ｄ（） ＝ Ｊ 一 ｌ， Ｊ＝ １２ … ， Ｉ 置 Ｊ ， ， ， 定 义
ｄｊ ｍ ｎ＝ａｇｍ ｎ ｄ（） ， ｒ ｉ （ 『 ） ． 如果 （０ １）
（） ９
竹 ＝ ｘｔ （ （ — ）ｏ｝ ｅ 一 ∑ ｃ ／￣ ｐ ） ｒ
：ｅ ； Ｉ — Ｊ ／； ， ｘ 一ｌ Ｃ ｏ ｝ ｐ ｒ
的预报模 型 如 曲线 拟 合 … 、多 元 回 归 分 析 Ｊ 、灰 是预 先设 定 的 ，而 是 动 态 变 化 的。 该 模 型 具 有 以
色模 型 Ｌ 等 ，这 些 方 法 的共 同特 点 是 先 建 立 数 据 下几个 显 著 特 点 ：动 态 自组织 结 构 ，快 速 的学 ３ 序 列 的主 观模 型 ，然后 根据 主观 模 型对变 形进 行计 习速度 ，较 好 的泛化 能力 和 灵活 的学 习方 法 。
一种基于卫星影像和GMDH神经网络的云量计算方法及装置[发明专利]
![一种基于卫星影像和GMDH神经网络的云量计算方法及装置[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/fe528faae518964bce847c9d.png)
专利名称：一种基于卫星影像和GMDH神经网络的云量计算方法及装置
专利类型：发明专利
发明人：刘通,安好
申请号：CN201910645566.2
申请日：20190717
公开号：CN110533063A
公开日：
20191203
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开一种基于GMDH神经网络的卫星云量计算方法及装置，其中云量计算方法包括：(一)使用聚类方法对云块样本进行聚类分析；(二)将聚类分析后的云块样本输入GMDH神经网络训练；(三)将待检测卫星云图输入GMDH神经网络进行分类；(四)根据分类结果进行云量计算。
本发明基于无监督学习的卫星云量计算方法,利用聚类算法，免去了制作训练数据的大量人力标注工作。
GMDH神经网络可以把卫星云图图像直接作为神经网络的输入，在网络构建过程中不需要特别设计网络结构，该方法可以自主的构建和修剪神经网络模型的拓扑结构，自主的对图像特征进行选择，得到相比于人工提取更便捷和精确的结果。
申请人：赛德雷特(珠海)航天科技有限公司
地址：519000 广东省珠海市市辖区唐家湾镇港湾大道科技一路10号主楼第六层615房G单元国籍：CN
代理机构：广东朗乾律师事务所
更多信息请下载全文后查看。
GMDH中部分表达式的构成及改进方法
GMDH中部分表达式的构成及改进方法的报告，800字
GMDH（结构化网络模型）是一种强大的多元回归技术，可
以帮助我们建立可靠的模型来预测变量和解决各种问题。
GMDH中的表达式构成了该技术的核心。
因此，对它们的有
效构成和改进是非常重要的。
首先，GMDH表达式构成主要是基于机器学习的特征选择和
特征提取方法。
为此，参数的有效选择和模型的合理配置是关键。
为此，可以采用小波变换、PCA、FFT等手段来实现参数的选择和模型的配置，从而保证表达式的准确性。
其次，可以通过对表达式中每一项变量的评估，将不重要的变量剔除，从而减少表达式的复杂度，提高表达式的准确性。
可以采用统计方法、梯度下降法等，利用偏差和标准差评估变量的重要性，从而将不重要的变量剔除。
此外，还可以引入新的变量，或者对原有的变量进行变换，从而提高表达式的正确性。
如果变量之间存在相关性，可以采用PCA等方法去掉变量之间的相关性，从而提高表达式的准确性。
最后，为了使GMDH表达式能够尽可能地接近真实情况，还
可以采用启发式规则、神经网络规则和深度学习规则等，以改善变量的预测准确性。
总之，有效构成和改进GMDH表达式是非常重要的，可以通
过有效的参数优化、变量评估、新变量引入及其他方法来实现。
只有从多方面改善表达式，才能使GMDH表达式尽可能地接近真实情况，从而提高模型的准确性。
变形预测的一种新方法
变形预测的一种新方法
潘国荣;谷川
【期刊名称】《桂林理工大学学报》
【年(卷),期】2007(027)004
【摘要】采用一种新的变形预测方法,即将GMDH神经网络预测方法运用到变形预测中进行短期以及长期预测,并且将预测得到的结果与采用BP神经网络预测得到的结果进行比较.结果表明,GMDH神经网络是一种比较好的预测方法,在变形预测中具有一定的实用性.
【总页数】4页(P529-532)
【作者】潘国荣;谷川
【作者单位】同济大学,测量与国土信息工程系,上海,200092;现代工程测量国测绘局重点实验室,上海,200092;同济大学,测量与国土信息工程系,上海,200092
【正文语种】中文
【中图分类】P258
【相关文献】
1.一种真圆型隧道激光扫描断面变形检测新方法的研究 [J], 尤相骏;成俊
2.一种提取地铁隧道断面变形的新方法 [J], 李治
3.考虑液滴变形和流动条件的气井连续携液预测新方法 [J], 赫英旭;郭春秋;张立侠;张君晗;单云鹏;史海东;陈鹏羽;程木伟
4.基于集对分析和模糊马尔可夫链的滑坡变形预测新方法研究 [J], 刘晓;唐辉明;刘
瑜
5.用灰色模型预测边坡变形的新方法探讨 [J], 马保卿
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
数据分组处理方法（groupmethodofdatahandling,gmdh
数据分组处理方法(Group Method of Data Handling ，GMDH)，它实现数据挖掘过程的自组织控制，是一个简单高效的推导最优模型的原始输入变量表达式的算法，并以客观的方式建立一个最优复杂度模型。
Ivakhnenko 于1967年提出GMDH 方法，也称多项式网络，它是前馈神经网络中常用的一种用于预测的神经网络。
GMDH 方法的基本思想是以生物有机体演化的方法构造数学模型。
由系统各输入单元交叉组合产生一系列的活动神经元，其中每一神经元都具有选择最优传递函数的功能，再从已产生的一代神经元选择若干与目标变量最为接近的神经元，被选出的神经元强强结合再次产生新的神经元，重复这样一个优势遗传，竞争生存和进化的过程，直至新产生的一代神经元都不比上一代更加优秀，于是最优模型被选出。
它的特点是网络结构不固定，而是在训练的过程中不断地改变。
作为一个归纳方法，它有效的解决了诸如通常神经网络运行时间长学习速度慢，小数据样本中噪声比较大时的多重共线性等问题。
1.1GMDH 网络理论GMDH 网络的结构在训练过程中是变化的，如图1所示的是训练后的一个个比较典型的GMDH 网络。
图1.GMDH 网络结构该网络有4个输入和1个输出。
GMDH 网络的输入层将输入信号向前传递到中间层，中间层的每个神经元和前一层的2个神经元对应，因此，输出层的前一层（中间层）肯定只有2个神经元。
图2.GMDH 网络中的神经元（输入层神经元除外）一般采用自适应线性元件作为GMDH 网络的神经元，如图2所示，该神经元的输入输出关系为:22,51,41,1,31,21,11,0k l k i k i k j k j k i k j Z w Z w Z Z w Z w Z w Z w ------=+++++其中，,k l Z 表示第k 层的第l 个处理单元，且0,l l Z x =，i w (i=1，2，3，4，5)为神经元的权值。
神经网络模型的应用原理
神经网络模型的应用原理什么是神经网络模型？神经网络模型是一种基于人工神经元构建的计算系统，它模拟了人类神经系统中的信息传递和学习过程。
神经网络模型由多个节点（神经元）组成，这些节点通过连接权重和激活函数相互交互，以实现输入数据的处理和输出结果的生成。
神经网络模型的应用模式识别神经网络模型在模式识别方面具有广泛的应用。
通过对大量的训练数据进行学习，神经网络模型可以识别出不同的模式并进行分类。
这种能力可以应用于图像识别、语音识别、文字识别等领域。
例如，在图像识别中，神经网络模型可以学习区分不同物体的特征，从而实现物体识别和分类。
预测和回归神经网络模型也可以用于预测和回归问题。
通过对历史数据进行训练，神经网络模型可以对未知数据进行预测。
例如，在股票市场中，可以使用神经网络模型分析历史数据，以预测未来股价的变化趋势。
类似地，在天气预报中，可以使用神经网络模型分析历史气象数据，以预测未来的天气情况。
强化学习神经网络模型在强化学习中也有重要应用。
强化学习是一种通过与环境交互来学习最优行为策略的方法。
神经网络模型可以用于学习和优化行动策略，以最大化预期的回报或奖励。
例如，在围棋游戏中，可以使用神经网络模型学习最佳的下棋策略，以击败人类顶尖选手。
神经网络模型的原理神经网络模型的原理基于人工神经元之间的相互连接和信息传递。
每个神经元都有一个权重向量和一个激活函数。
输入信号经过权重向量的线性组合后，通过激活函数进行非线性转换，最终输出结果。
前向传播神经网络模型的前向传播是指从输入层到输出层的信息传递过程。
首先，输入数据被传递给输入层的神经元，然后经过权重和激活函数的处理，逐层传递至输出层的神经元，最后生成输出结果。
这个过程可以用下面的算法描述：1.初始化权重和偏置。
2.将输入数据传递给输入层的神经元。
3.对每一层的神经元进行如下计算：1.计算加权输入：加权输入 = 输入向量 * 权重矩阵 + 偏置向量。
2.计算激活函数输出：激活函数输出 = 激活函数(加权输入)。
针对交叉目标场景的带标签GM-PHD改进算法
针对交叉目标场景的带标签GM-PHD改进算法
陈金广;赵甜甜;王明明;王伟
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2018(044)006
【摘要】在多目标跟踪系统中,当目标航迹较为接近或交叉时,使用带标签高斯混合概率假设密度(GM-PHD)算法会出现目标漏检的现象.为此,提出一种改进算法来解决存在交叉目标情况下的多目标跟踪问题.在更新结束后对估计得到的高斯项标签进行管理,若估计目标数目减少,则需要判断目标航迹是否较为接近或者交叉.若目标接近或交叉,则对高斯项进行标签管理和权值重置,并重新估计目标状态和航迹,否则将目标减少视为正常的目标消亡现象,直接进行航迹管理.实验结果表明,与无标签算法及常规带标签算法相比,该算法可以更好地解决由目标交叉导致的漏检问题,并具有更高的稳定性.
【总页数】5页(P316-320)
【作者】陈金广;赵甜甜;王明明;王伟
【作者单位】西安工程大学计算机科学学院,西安710048;西安工程大学计算机科学学院,西安710048;西安工程大学计算机科学学院,西安710048;西安工程大学计算机科学学院,西安710048
【正文语种】中文
【中图分类】TP931
【相关文献】
1.可提取衍生目标的带标签GM-PHD算法 [J], 陈金广;赵甜甜;马丽丽;徐步高
2.针对纸张目标的带结构约束压缩跟踪算法 [J], 柳有权;董飞
3.基于相机雷达融合的改进GM-PHD多目标跟踪算法 [J], 张晗; 李森; 白傑
4.针对旅行商问题的改进循环交叉算子遗传算法 [J], 郑培豪
5.改进的多目标GM-PHD分量融合算法 [J], 孙志强
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
GMD译码算法报告
GMD译码算法报告GMD（Group Method of Data Handling）译码算法是一种数据处理方法，它主要应用于对多元数据进行分析和预测。
该算法基于数据的多维特征，通过建立一系列线性方程来拟合数据，并进一步预测未来的趋势。
本文将对GMD译码算法进行详细的介绍和分析。
首先，GMD算法的基本原理是将数据集分为若干个子集，并在每个子集上应用线性回归模型。
每个子集包含一部分数据样本，其中的特征相对较为相似。
然后，在每个子集上应用线性回归模型拟合数据，得到一系列线性方程。
这些线性方程可以用于对未知数据进行预测或者分类。
在GMD算法中，数据集的划分是非常关键的一步。
划分应该根据数据的特征和属性进行选择，以确保每个子集中的数据具有一致性和内在的相似性。
通常，划分的方法可以是基于聚类、分类或者属性选择的算法。
例如，可以使用K-means聚类算法将数据集划分为不同的簇，并将每个簇作为一个子集。
一旦数据集被划分为若干个子集，接下来需要在每个子集上应用线性回归模型进行拟合。
线性回归模型是一种用于建立线性关系的预测模型，可以用来预测因变量与自变量之间的关系。
在GMD算法中，线性回归模型用于建立每个子集中数据的模型。
对于每个子集，可以通过最小二乘法来估计线性回归模型的系数，使得拟合结果最接近实际数据。
建立线性回归模型后，可以用于对未知数据进行预测。
对于未知数据，可以根据其特征的数值来确定它属于哪个子集，并使用该子集对应的线性回归模型进行预测。
预测的结果是线性方程的解，所以可以得到未知数据的预测值。
GMD算法在实际应用中有很多优点。
首先，它可以处理多元数据，因为它考虑了数据的多个特征和属性之间的关系。
其次，GMD算法具有较好的预测性能，因为每个子集的线性回归模型是在具有相似特征的数据上进行训练的。
此外，GMD算法在大数据集上的计算效率高，因为它可以并行计算每个子集的线性回归模型。
然而，GMD算法也存在一些限制。
驶入角对跑偏测试结果影响的仿真研究
驶入角对跑偏测试结果影响的仿真研究王海星【摘要】The data with noise collected from automatic vehicle inspection were analyzed by group method of date handling ( GMDH) method.And then the test vehicle was simulated via state-space model diagram Based on Matlab/Simulink, to verify the above fitting results by GMDH through response cure graph of the vehicle model's lateral displacement -Y.While calculat-ing, the lateral velocity was obtained firstly;then wandering test values indirectly, thus making for revealing the inherent relation-ship between them easier and embodying dynamic characteristics, compared to calculation wandering test values on the conven-tionally assumed shape of driving trace directly.The simulated result agrees well with above conclusions.It demonstrates that the proposed vehicle model can provide high simulation accuracy in noisy automatic vehicle inspection and the relevant solution pro-vides for a general thinking mind when dealing with the alike.%对下线检测线采集所得的数据采用数据分组处理的方法进行分析，然后基于Matlab／Simulink 运用状态空间模型框图对车辆模型进行仿真，通过侧向位移Y的响应曲线分析验证上述方法拟合得到的结果。