GMDH－EPTSV建模方法及其应用

对于多变量非线性系统，根据控制理论中的自组织原理，提出了改进的主成分分析双向量选择的数据处理组合方法，简称ＣＭＤＨ－ＥＰＴＳＶ方法建立了合成氨系统的数学模型，该方法有较好的模型精度和计算稳定性。     

成长型GMDH

本文提出成长型GMDH,先用少量数据建立一个局部预测模型,然后从增加的数据中吸收新信息修改模型,建立的模型能较精确地进行中长期预测。     

一种改进的GMDH算法

传统GMDH算法在进行多变量非线性建模时耗时较长,一定程度上限制了它的应用范围.针对这个问题,提出了一种改进的GMDH算法,扩大了每一个初始输入元素的信息含量,采用随机分组建立中间模型的方式代替原算法枚举出所有两两组合中间模型的方式,减少了中间模型的数量,提高了建模效率.将改进算法应用于中国GDP的趋势预测,结果表明与传统GMDH算法相比,在不牺牲预测精度的情况下,改进算法效率更高.     

一种改进的GMDH算法

传统GMDH算法在进行多变量非线性建模时耗时较长,一定程度上限制了它的应用范围.针对这个问题,提出了一种改进的GMDH算法,扩大了每一个初始输入元素的信息含量,采用随机分组建立中间模型的方式代替原算法枚举出所有两两组合中间模型的方式,减少了中间模型的数量,提高了建模效率.将改进算法应用于中国GDP的趋势预测,结果表明与传统GMDH算法相比,在不牺牲预测精度的情况下,改进算法效率更高.     

一种改进GMDH的新方法

本文提出在ＧＭＤＨ中利用“新息贡献”准则选择关键变量（包括初始变量和中间变量）、自动构成最优部分多项式，并且给出了递推算法以避免重复运算，从而优化了模型结构，提高了精度，简化了建模过程。最后用仿真例子验证了新方法的有效性。     

GMDH方法在混凝土强度预测中的应用

通过建立GMDH中使用最广泛的线性和非线性模型,对混凝土强度进行了预测测试,对模型的预测值与实际数据、传统的鲍罗米公式的预测结果进行了比较,结果表明,基于Knowledge Miner软件的GMDH方法能够充分考虑影响混凝土强度的各种因素,具有较高的精度,在混凝土强度预测以及建筑行业中具有广泛的应用前景.     

GA—BP网络混合建模方法及其在冷轧参数优化中的应用

提出基于遗传算法与BP网络混合建模的冷轧参数智能优化新方法,该方法具有学习功能强、计算精度高、使用方便等特点,且适合在线计算、实验证明了该方法的有效性,为冷连轧机组轧制规程的智能优化设计提供了一条新的途径。     

GMDH方法在长良川水质预测中的应用

在复杂水环境系统的模式识别中，如何确定影响系统输出的输入变量是关键，文章首先介绍GMDH(数据处理组方法)方法的基本运算法则，运用改进后的GMDH方法筛选模型的输入变量，建立长良川溶解氧和化学耗氧量两个水质项目的预测模型，模型的相关度最高可达0．96，基本满足工程要求，研究表明GMDH法是初步了解系统变化机理、建立系统模型的有效方法．     

改进的T-S模糊模型建模方法及其应用

针对一般的仿射非线性系统,提出了一种改进的建立T-S模糊模型的方法. 使建立的模糊系统与原非线性系统具有相同的响应特性,避免了平衡点线性化产生的系统误差的不利影响,同时也适用于含有多个非线性项的系统. 将这种建模方法应用到GMAW系统,建立了改进基于T-S模糊模型GMAW系统,并且建立的模糊系统和原系统具有相同的响应特性. 仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于免疫遗传算法的GMDH网络模型及其应用

针对传统GMDH网络建模用最小二乘法辨识参数时常常陷入局部极小导致模型预测效果不理想的问题,提出将免疫算法与遗传算法结合起来,引入到GMDH网络,来辨识其部分描述式系数.给出自适应免疫遗传算法,构建了基于该算法的GMDH网络模型,并将IGA-GMDH模型应用于苏州一交叉口的交通流量数据的仿真研究.结果表明,该算法既保证了全局寻优和所求解的精度,又进一步提高了全局与局部寻优能力;所构建的IGA-GMDH网络模型比传统的GMDH网络预测精度高.     

非线性系统参数的求解方法及应用

利用神经网络结合部分最小二乘法的系统建模方法,分析输入输出非线性系统并确定参数特性,从而在系统的控制和监测过程中进行预报,以实现系统的最优状态。     

储层结构目标建模程序MOD—OBJ及其应用

提出了一种基于目标的储层结构模拟方法,并开发了相应的建模程序－MOD－OBJ。该方法综合考虑了先验的地质信息,将确定性和随机性模拟相结合,可用于河流相、辫状河三角洲和扇三角洲的砂体分布建模。基于目标的模拟比基于象元的模拟更能逼真地反映储层的结构特征,如相带、河道、砂体分布等。文中还给出了利用MOD－OBJ程序建模的一个实例。     

区域水环境－经济系统建模的原则和方法

讨论了区域水环境－经济系统建模的原则；提出了适用于非平稳社会经济系统的两步预测校正和系统动力学相结合的建模方法；推导了宏观估算平原河网地区水环境容量的简化方程组；给出了本文原则和方法在苏南太湖水系水环境经济系统协调发展宏观对策研究中的应用。     

一类非线性系统的模糊建模方法

针对一类非线性系统的建模问题,以扇区非线性化为基础,提出了一种T-S模糊建模方法。首先在论域上确定出系统中非线性项的最大值和最小值;然后给出非线性项的隶属度函数;最后建立了非线性系统的T-S模糊线性模型。本算法计算简单,容易实现,同时,仿真结果也表明算法能够有效实现对原系统的逼近。     

不同时间段数据同时建模的GMDH证券组合投资预期收益模型

根据证券市场数据的特点,充分利用不同时间段的数据,同时建模,给出联立方程的预测模型,即建立证券投资预期收益模型。     

多变量改进GMDH及其在国民经济中的应用

提出了一种计算量小、建立的模型精度高的非线性建模法——带有多变量组合发生器的多变量改进GMDH。用以建立我国工农业总产值和国民收入的动态模型、预测我国将来的经济发展和分析工农业总产值翻两番应采取的政策。     

子波基神经网络及其建模

将神经网络与子波理论结合,构成新型的神经网络结构-子波基神经网络,不同于一般前向神经网络的是该网络的隐层单元的激活函数为不同尺度下的子波函数.该网络具有良好的逼近非线性的能力.本文将其应用于非线性系统建模.     

建模方法综述

介绍了几种建模方法,阐述了将神经网络和模糊逻辑、遗传算法、小波分析与传统建模理论有机结合起来的智能建模方法.     

语义对象模型及其建模方法研究

当一个系统被确定为基于数据库实现时,一个能够较好地表达用户关于其业务环境模型的模型,是进行数据库以及应用设计的逻辑依据,同时也是整个系统成功实现的重要基础.在这里,"模型的模型"通常是指对用户关于其业务环境模型建模,因此,选择合适的建模出发点和建模技术就显得非常重要.