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🔥 内容介绍
GMDH(Group Method of Data Handling)是一种数据驱动的建模方法,广泛应用于复杂系统的建模和预测。在无模型自适应控制(Model-Free Adaptive Control, MFAC)中,GMDH可以用于增强系统的控制性能,尤其是在系统模型未知或难以建立的情况下。
GMDH的基本原理
GMDH通过逐步构建多层神经网络模型,自动选择最优的输入变量和模型结构。每一层通过生成候选模型,并选择性能最好的模型进入下一层,最终形成一个多层网络结构。这种方法能够有效处理非线性、高维数据,并且具有较强的泛化能力。
GMDH在无模型自适应控制中的应用
在无模型自适应控制中,GMDH可以用于在线学习和预测系统的动态行为。通过实时更新模型参数,GMDH能够适应系统的变化,从而提高控制精度和鲁棒性。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function [p]= FitPolynomial(x1, Y1, x2, Y2, vars)
X1 = CreateRegressorsMatrix(x1);
c = Y1*pinv(X1);
Y1hat = c*X1;
e1 = Y1- Y1hat;
MSE1 = mean(e1.^2);
RMSE1 = sqrt(MSE1);
f = @(x) c*CreateRegressorsMatrix(x);
Y2hat = f(x2);
e2 = Y2- Y2hat;
MSE2 = mean(e2.^2);
RMSE2 = sqrt(MSE2);
p.vars = vars;
p.c = c;
p.f = f;
p.Y1hat = Y1hat;
p.MSE1 = MSE1;
p.RMSE1 = RMSE1;
p.Y2hat = Y2hat;
p.MSE2 = MSE2;
p.RMSE2 = RMSE2;
end
function X = CreateRegressorsMatrix(x)
X = [ones(1,size(x,2))
x(1,:)
x(2,:)
x(1,:).^2
x(2,:).^2
x(1,:).*x(2,:)];
end
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
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