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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.3
- 수록면
- 559 - 564 (6page)
이용수
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복잡한 비선형 시스템을 예측하기 위하여 GMDH(Group Method of Data Handling) 알고리듬을 사용할 수 있다. 기존의 GMDH 알고리듬은 정해진 절차에 의해 입력층부터 중간층들을 거쳐 출력층에서 시스템의 예측 출력을 생성 한다. 각 층의 출력은 전 층의 출력에 의해서만 생성된다. 그러나 전형적인 GMDH 알고리듬에서 층별로 최적의 구조가 결정되지만 전체적으로는 최적의 구조가 결정되지 않을 수도 있다는 문제점을 해결하기 위해 예측된 출력을 실제의 출력과 비교하여 그 에러를 피드백하여 전체적으로 최적의 구조를 가지는GMDH 예측 모델을 구성함으로써 보다 정확한 예측이 가능하도록 하였다. 제안된 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 성능이 향상된 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 피드백에 의한 GMDH 알고리듬
Ⅲ. 시뮬레이션 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - H. Tamura / 1980 / Heuristics free group method of data handling algorithm of generatingoptimal partial polynomials with application to air pollution prediction / Int. J. Syst. Sci 11 : 1095 ~ 1111
2. [학술지(정기간행물)] - A. G. Ivakhnenko / 1995 / The review of problems solvable by algorithms of the GMDH / Pattern Recognition and Image Analysis 5 (4) : 527 ~ 535
3. [단행본] - M. S. Voss / 2002 / Emergent system identification using particle swarm optimization / Hutchinson
4. [학술지(정기간행물)] - X. H. Tong / 1996 / Setting up prediction model of gas well prediction rate by various methods / Natural Gas Industry 16 (6) : 49 ~ 53
5. [학술지(정기간행물)] - F. J. Chang / 1999 / A self-organization algorithm for real-time flood forecast / Hydrological Processes 13 : 123 ~ 138
2. [학술지(정기간행물)] - A. G. Ivakhnenko / 1995 / The review of problems solvable by algorithms of the GMDH / Pattern Recognition and Image Analysis 5 (4) : 527 ~ 535
3. [단행본] - M. S. Voss / 2002 / Emergent system identification using particle swarm optimization / Hutchinson
4. [학술지(정기간행물)] - X. H. Tong / 1996 / Setting up prediction model of gas well prediction rate by various methods / Natural Gas Industry 16 (6) : 49 ~ 53
5. [학술지(정기간행물)] - F. J. Chang / 1999 / A self-organization algorithm for real-time flood forecast / Hydrological Processes 13 : 123 ~ 138
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