数据组合处理方法在数据预测中的应用

数据组合处理方法(GMDH)是20世纪70年代发展起来的一种启发式自组织建立模型的方法；它能充分地、合理地利用数据,自动进行变量组合,筛选以及判断从而得到合适的模型；简单介绍了该方法建模的基本原理和算法实现,给出了仿真算例,并与用相同资料建立的PPR预测模型的预测结果进行了比较；仿真结果表明,用GMDH方法建立非线性系统模型,具有预测精度高、计算稳定性好等优点。