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上传时间: 2023-02-16 19:09:14
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8.6.3 基本的GMDH方法
考虑n个输入变量为x1,…,xn(也可以是同一输入的不同时间的值),输出变量为y,描述
输入、输出关系的“完全实现”是
y=f(x1,x2,…,xn)
基本的GMDH方法一般取二阶多项式作为“部分实现”G,即取
G(xi,xj)=a0+a1xi+a2xj+a3x2i +a4x2j+a5xixj (8.41)
对所有产生的中间变量,按平方误差准则进行选择。误差低于某一阈值的留下,淘汰掉其他
的,对留下的变量yi,再产生第二层中间变量
zj =G(yi,yk)
再从zj 中淘汰掉一部分变量,用选出的变量继续生成第三层的中间变量。这样继续进行,直
到只剩下一个变量或者到某个事先规定的阶次时停止,得到的最后模型也就是“完全实现”。
现在用一个很简单的例子来说明上述过程。设第一层有4个输入x1,x2,x3,x4,由变量
组合(x1,x2),(x1,x3),(x1,x4),(x2,x3),(x2,x4),(x3,x4)组成了6个部分实现,它们的输出
就是6个部分实现y1,…,y6。经过选择,如果只有3个,比如y1,y2,y3 保留,则以y1,y2,y3
作为下一层的输入可组成3个部分实现(y1,y2),(y1,y3),(y2,y3),它们的输出分别是z1,z2,
z3,都是xi 的4阶多项式,再继续选下去,直到满足要求为止。
从上面的过程可以看出,不管完全实现如何复杂,但每个部分实现只需估计6个参数,计
算非常简单;而如果直接拟合一个4个变量的4阶多项式,就需要同时估计70个参数,或者说
要求一个70×70矩阵的逆,这个计算量是相当可观的。
GMDH算法的示意图如图8.5所示。图中,G是部分多项式;yij是由部分多项式模型得
到的输出;xij是中间变量。
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