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文件名称:gmdh_example

  • 所属分类:
  • 标签属性:
  • 上传时间:
    2012-11-16
  • 文件大小:
    11.29kb
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GMDH_main为GMDH主函数;

variable_Combin为输入层初始变量选为x1,x1^2,x1*x2,x2^2,x2时的输入变量矩阵值

variable_select计算X_train训练输入数据,Y_train训练输出数据,X_test测试输入数据,Y_test测试输出数据

Combin为求变量的两两组合

Sym_Combin为求符号变量的两两组合

PE_AIC求每层各神经元的参数估计W,及训练数据在参数估计后估计的输出out_train,测试数据在参数估计后的估计输出out_test,还有与实际比较的误差平方和PESS, 以及准则值AIC

sym_representation求最终的输入输出符号表达式

Criterion_value求准则值-GMDH_main main function for the GMDH variable_Combin initial variables chosen for the input layer, x1, x1 ^ 2, x1* x2, x2 ^ 2, x2 the value of the input variable matrix calculation X_train variable_select training input data, Y_train training output data, X_test test input data, Y_test for the sake of the test output data Combin pairwise combination of variables for the sake of symbolic variables Sym_Combin pairwise combinations PE_AIC neurons find each parameter estimation of the W, and after the training data is estimated in the estimation of output out_train, test data After the parameter estimates of the output estimated out_test, also compared with the actual sum of squared errors PESS, as well as the final criterion value AIC sym_representation seek the input and output values ​ ​ of symbolic expressions Criterion_value find criteria
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传递函数为线性函数_特例验证/Combin.m
传递函数为线性函数_特例验证/Criterion_value.m
传递函数为线性函数_特例验证/GMDH_main.m
传递函数为线性函数_特例验证/network_search.m
传递函数为线性函数_特例验证/PE_AIC.m
传递函数为线性函数_特例验证/Sym_Combin.m
传递函数为线性函数_特例验证/sym_representation.m
传递函数为线性函数_特例验证/variable_Combin.m
传递函数为线性函数_特例验证/variable_select.m
传递函数为线性函数_特例验证/X.xls
传递函数为线性函数_特例验证/Y.xls
传递函数为线性函数_特例验证/说明.txt
传递函数为线性函数_特例验证

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