Гібридні алгоритми самоорганізації моделей для прогнозування складних процесів
A new kind of GMDH algorithm of hybrid type is proposed combining both multilayered and combinatorial schemes for model self-organization and includes the following main novelties: using initial arguments in each layer to avoid loosing the relevant ones; optimization of every partial model structure...
Збережено в:
| Дата: | 2010 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2010
|
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/17420 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Гібридні алгоритми самоорганізації моделей для прогнозування складних процесів / В.С. Степашко, О.С. Булгакова, В.В. Зосімов // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2010. — Вип. 2. — С. 236-246. — Бібліогр.: 5 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | A new kind of GMDH algorithm of hybrid type is proposed combining both multilayered and combinatorial schemes for model self-organization and includes the following main novelties: using initial arguments in each layer to avoid loosing the relevant ones; optimization of every partial model structure by combinatorial algorithm to avoid overfitting. |
|---|