Articles, software, books and presentations about
the Group Method of Data Handling (GMDH)

Book
Reviews
GMDH Algorithms:
      Parametric: combinatorial, iterative, fuzzy and harmonic
      Non-parametric: clusterisation and analogues complexing
Applications
Papers
First GMDH articles
From special issues of journals, devoted to the GMDH:
      Systems Analysis Modelling Simulation (SAMS)
      Control Systems and Computers (УСиМ)
Presentations, posters
Software
Articles in another languages


Proceedings of the last International Workshop on Inductive Modelling (IWIM'2009), devoted to GMDH were added on OpenGMDH website.

Proceedings of the 2nd International Conference on Inductive Modeling (ICIM'2008).

[DIR]  Parent Directory
     Download all articles in pdf format with index file - 17 Mb
(without books, presentations and programs)
Authors Title Comment,   Date of submission Size, Type
            Books
Madala H.R., Ivakhnenko A.G.
'Inductive Learning Algorithms for Complex Systems Modeling'

Contents    (52k pdf)
Preface      (225k)
Chapter 1 'Introduction'    (646k)
Chapter 2 (part1 part2) 'Inductive learning algorithms'    (1.7+0.7Mb)
Chapter 3 'Noise Immunity and Convergence'    (2.3Mb)
Chapter 4 'Physical Fields and Modelling'   (1Mb)
Chapter 5 'Clusterization and Recognition'   (1.8Mb)
Chapter 6 'Applications'    (2.6Mb)
Chapter 7 'Inductive and Deductive Networks'   (1Mb)
Chapter 8 'Basic Algorithms and Programs Listings'   (1.7Mb)
Bibliography    (249kb)

A professional monograph that surveys new types of learning algorithms for modelling complex scientific systems in science and engineering.
The book features:
- Discussions of algorithms structure, noise immunity and behavior;
- Presents comprehensive coverage of all types of algorithms useful for this subject;
- Applications of various modelling activities (e.g. environmental systems, stock market, economic systems, noise immunity, decision trees, data mining and neural networks);
- Includes recent studies on clusterization and recognition problems;
- Provides listings of algorithms in FORTRAN that can be run directly on PCs.

It is a valuable reference for graduate students and scientists in applied mathematics, statistics, computer science. The book will also benefit engineers and research workers from applied fields such as stock market, weather forecasting, air and water pollution studies, economics, finances, hydrology, agriculture and time series evaluations.
CRC Press, 1994 - 368p.- ISBN 0-8493-4438-7

17M
zip
Ивахненко А.Г., Степашко В.С.

Помехоустойчивость моделирования

Содержание


В монографии рассмотрена проблема моделирования реальных объектов и процессов по данным наблюдений в условиях помех. Основное внимание уделено задаче повышения помехоустойчивости одно- и двухуровневых алгоритмов моделирования с применением различных внешних критериев селекции. Для специалистов в области моделирования и прогнозирования сложных систем. - Киев: Наук. думка, 1985. - 216 с.   (in russian)
11M
pdf
Ивахненко А.Г.

Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем

Содержание


Книга для аспирантов, студентов и специалистов различных областей науки и техники, работающих в области математического моделирования. Содержит описания алгоритмов самоорганизации моделей и много примеров.    Киев: Наукова думка, 1981 — 296 с.    (in russian)
17M
pdf

zip
Ивахненко А.Г., Юрачковский Ю.П.

Моделирование сложных систем по экспериментальным данным

Содержание


Рассмотрены методы саморганизации прогнозирующих моделей сложных систем. Описан объективный системный анализ для долгосрочного прогнозирования. Изложено структурное моделирование по выборкам наблюдений. Описаны алгоритмы МГУА. - М.: Радио и связь, 1987 — 119 с.  (in russian)
13M
djvu
Ивахненко А.Г.,
Мюллер Й.А.

Самоорганизация прогнозирующих моделей

Selbstorganisation von Vorhersagemodellen

Содержание и предисловие


В книге рассмотрены основные направления работ в области моделирования сложных систем по МГУА. Представлен обзор разработанных методов для анализа данных.
Даны примеры решения реальных задач. - Киев: Технiка, 1985; Berlin: Verlag Technik, 1984, 223 с.   (in russian)

11M
pdf
Ивахненко А.Г.

Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами

Содержание
Список примеров


В книге излагается новый подход к математическому моделированию сложных систем, основанный на принципе эвристической самоорганизации. Показаны особенности алгоритмов МГУА. Даны примеры решения задач долгосрочного прогноза, распознавания образов, идентификации с оптимизацией прогноза при малом числе исходных данных. - Киев: Технiка, 1975, 312 с.   (in russian)
13M
pdf
Єріна А.М.

Статистичне моделювання та прогнозування

Зміст


У навчальному посібнику розглядаються принципи статистичного моделювання та прогнозування соціально-економічних явищ, процесів, модифікації моделей динаміки, структури і взаємозв'язків, умови адаптації їх до специфіки об'єктів моделювання. Аналітичні можливості та межі застосування конкретних моделей ілюструються на прикладах в системі Statistica 5. - Київ: КНЕУ, 2001.— 170 с.  (in ukrainian)
6.4M
pdf
Hamparsum Bozdogan (ed.)

Statistical Data Mining and Knowledge Discovery

Contents


Contains several articles devoted to data mining tasks solution in different fields.
Chapman&Hall/CRC, 2004 — 595p.- ISBN 1-58488-344-8
14M
zip
Грешилов А.А.,
Стакун В.А.,
Стакун А.А.


Математические методы построения прогнозов

Содержание и введение

Рассмотрены методы анализа динамических рядов, оценки и проверки моделей, методы оценки ошибки и подправления прогнозов. Рассмотрены интегральные и разностные схемы, методы сглаживания и сезонные ряды. - М: Радио и связь, 1997.— 112 с.  (in russian)
4.4M
pdf
Ивахненко А.Г.,
Коппа Ю.В., Степашко В.С., et al.

Справочник по типовым программам моделирования

Содержание

Описаны многие алгоритмов МГУА и особенности их применения. Приведен код программ на языках FORTRAN и ALGOL-60. - Киев: Технiка, 1980, 184 с. (source code, in russian)
7.4M
pdf
            Reviews
Ivakhnenko A.G., Ivakhnenko G.A. The Review of Problems Solvable by Algorithms of the Group Method of Data Handling
Review in english
163k
pdf doc
Ивахненко А.Г., Ивахненко Г.А. Обзор задач, решаемых по алгоритмам Метода Группового Учета Аргументов (МГУА)
Review in russian
296k
pdf doc
Ivakhnenko A.G., Müller J.-A. Developments of Self-Organising Modeling in Prediction and Analysis of Stock Market
Old basic review
273k
pdf doc
Івахненко О.Г., Івахненко Г.О. Індуктивні методи прогнозування та аналізу складних економічних систем
Review in ukrainian
212k
pdf doc
Ивахненко А.Г., Ивахненко Г.А. Индуктивные методы анализа и прогнозирования сложных экономических систем
Review in russian
302k
doc
            GMDH algorithms
 
             Parametric
Fujimoto K., Nakabayashi S. Applying GMDH Algorithm to Extract Rules From Examples
A new approach to rule extraction method in Data Mining area. The correction rate of GMDH rules was higher than Tsukimoto's method of rule extraction from Back-propagation neural network and also higher than C4.5,  08.01
187k
pdf
Aksyonova T.I., Volkovich V.V., Tetko I.V. Robust Polynomial Neural Networks In Quantative-Structure Activity Relationship Studies
Mathematical description of multilayered iterative GMDH-type rPNN algorithm that provides robust linear and nonlinear polynomial regression models,  rPNN is modified GN algorithm of GMDH (created by Yurachkovsky Yu.P.),  08.01
270k
pdf
Shelyekhova V.Yu. Harmonic Algorithm GMDH for Large Data Volume
Harmonic GMDH algorithm
495k
pdf
Ivakhnenko A.G., Ivakhnenko G.A., Müller J.-A. Self-Organization of Neural Networks with Active Neurons
Twice-Multilayered NN algorithm
220k
pdf
Zaychenko Yu.P., Kebkal A.G., Krachkovckii V.F. The Fuzzy Group Method of Data Handling and Its Application to the Problems of the Macroeconomic Indexes Forecasting
Fuzzy GMDH algorithm
39k
pdf
russ
Ivakhnenko A.G., Ivakhnenko G.A., Andrienko N.M. Inductive Computer Advisor for Current Forecasting of Ukraine Macroeconomy
Forecasting after "what-if" scenario
151k
pdf
Oh Sung-Kwun, Pedrycz W.  The design of self-organizing Polynomial Neural Networks
PNN algorithm, Inf.Sci. 141, (2002)
658k
pdf
Dong-Won Kim, Gwi-Tae Park A Design of EA-based Self-Organizing Polynomial Neural Networks using Evolutionary Algorithm for Nonlinear System Modeling
Genetic GMDH: EA-based SOPNN is a sophisticated and versatile architecture which can construct models for limited data set as well as poorly defined complex problems. Comprehensive comparisons show that the performance of the EA-based SOPNN is significantly improved in the sense of approximation and prediction abilities, 01.03
518k
pdf
Ivakhnenko A.G., Kozubovskij S.F., Kostenko Yu.V. Objective System Analysis of Macroeconomic Systems
Objective Systems Analysis (OSA) algorithm
182k
pdf
 
             Non-Parametric:   Clusterization and Analogs Complexing algorithms
Ivakhnenko G.A. Model-Free Analogues As Active Neurons For Neural Network Self-Organization
Analogs Complexing algorithm 
140k
pdf
Ivakhnenko A.G., Wunsch D. et al. Algebraic Approach and Optimal Physical Clusterization in Interpolation Problems of Artificial Intelligence
 Concept of Optimal Physical Clusterization
86k
pdf
Kondo T., Pandya A.S. GMDH-type Neural Networks with a Feedback Loop and their Application to the Identification of Large-spatial Air Pollution Patterns
The number of hidden layers and the number of neurons in the hidden layers are determined so as to minimize the error criterion defined by Akaike's Information Criterion (AIC). The identification results are compared with those identified by other identification methods. 
316k
pdf
Ivakhnenko G.A., Ivakhnenko A.G. Optimal Data Clusterization by Inductive Sorting-Out Method
Abstract about Objective Computer Clusterization algorithm in text format
4k
txt
            Applications
Sungshin K., Jaeyong K., Chong-Bum L., Min-Young K. Fuzzy Decision Support System to the Prediction of Ozone Concentrations The dynamic polynomial neural network (DPNN), based upon GMDH is employed for data analysis, identification of nonlinear complex system and prediction of the ozone concentration, 2001
 570k
pdf
Miyagishi K.,
Masami O., Ichihashi H.
Temperature Prediction From Regional Spectral Model by Neurofuzzy GMDH A GMDH model called neurofuzzy (NF-) GMDH, whose partial descriptions (basic building blocks) are represented by the Radial Basis Functions (RBF) network, is applied to temperature forecast from the numerical weather prediction data of the Regional spectral model. It is shown that the hierarchical GMDH type network outperforms the conventional RBF networks, 1999
 115k
pdf
Howland J.C. III, Voss M.S. Natural Gas Prediction Using The Group Method of Data Handling GMDH is employed to develop a nonlinear polynomial time series model for a small natural gas collection system
 124k
pdf
March-Leuba J., Wood R. T. et al. A New Paradigm For Automatic Development of Highly Reliable Control Architectures for Nuclear Power Plants This research focuses on the development of methods for automated generation of control systems that can be traced directly to the design requirements for the life of the plant. DOE-NERI Project 99-119, 08.2000
 110k
pdf
Liu H.S., Lee B.Y., Tarng Y.S. In-process prediction of corner wear in drilling operations The polynomial GMDH network is composed of a number of functional nodes and well organized to form an optimal network architecture using an algorithm for synthesis of polynomial networks (ASPNs). Experimental results have shown that the corner wear over a wide range of drilling conditions can be predicted with a reasonable accuracy if the cutting speed, feed rate, drill diameter, and thrust force are given, 09.98
 187k
pdf
Kee S. Kim,
Walt A. Nelson
Assessing the Rental Value of Residential Properties: An Abductive Learning Networks Approachowledge Extraction in Proteomics Attempt to estimate rental value of residential properties using Abductive Learning Networks (ALN), which is based on GMDH, 09.94
 214k
pdf
Ivakhnenko A.G., Savchenko E.A. et al. Inductive Method Permitting to Choose Model With Least Error and Least Bias Allowing The Solve Interpolation Tasks of Artificial Intelligence
Physical laws detection by two criteria.
204k
pdf: engl russ
Ивахненко А.Г., Савченко Е.А., Ивахненко Г.А., Надирадзе А.Б., Рогов А.О. Обнаружение закономерностей взаимодействия ионов с поверхностью материалов по Комбинаторному алгоритму МГУА Выявление физических закономерностей: Построены интерполяционные модели взаимодействия ионов с поверхностью, позволяющие прогнозировать значения коэффициентов распыления в зависимости от физических свойств облучаемых материалов, 12.02
153k,
pdf
Ивахненко А.Г., Савченко Е.А., et al. Самоорганизация моделей социального развития стран по данным мониторинга Данные социального развития стран мира по мониторингу индекса человеческого развития, использованы для выбора группы двадцати стран, близких по социальным показателям к Украине и Венгрии. Комбинаторный алгоритм МГУА с доопределением по смещению позволил найти зависимость ряда показателей развития стран от различных социальных и экономических факторов, 11.02
176k
pdf
Аграновский А.В., Леднов Д.А., Репалов С.А., Телеснин Б.А. Система автоматической классификации фонем русского языка при ее обучении Методом Группового Учета Аргументов
Аn investigation of accuracy for the phonemes recognition system in continuous speech at its training by a GMDH. Secondly, it's an investigation of the latent dependences between the characteristics of to distinguish one phoneme from another with the help GMDH.
177k
pdf
Baker B. Predicted costs and performance expectations: questioning assumptions of linearity with GMDH neural networks A flexible non-linear method known as GMDH test the sensitivity of cost of education to changing performance expectations. In addition, this study tests the sensitivity of costs to changes in student population characteristics, 04.99
226k,
 pdf
Baker B. An Inductive Approach to Production-function Modeling: A Comparison of Group Method of Data Handling (GMDH) and Other Neural Network Methods Through the purely deductive approach, researchers are driven to test the statistical significance of preconceived notions, political or personal in origin, about how the educational system works. As an alternative approach, inductive, non-linear pattern recognition algorithms are applied to school productivity data from the state of Vermont, 03.98
88k,
pdf
Schetinin V.  Polynomial Neural Networks Learnt to Classify EEG Signals A neural network based technique is presented, which is able to successfully extract polynomial classification rules from labeled electroencephalogram (EEG) signals.
154k,
pdf
Dolenko S.A., Orlov Yu.V., Persiantsev I.G. Practical Implementation And Use Of The Group Method of Data Handling (GMDH): Prospects And Problems
Independent test of GMDH approach
70k
pdf
            Papers
Menezes L.M., Nikolaev N.Y. Сonfidence and Prediction Intervals for Polynomial Neural Networks Confidence intervals for PNN models were developed using the delta method and the bootstrap. 08.02

2.8M
pdf

Lemke F. , Müller J.-A. Self-organizing Data Mining Paper describes the possibility to widely automate the whole knowledge discovery process by applying self-organisation and other principles, and what is called self-organising data mining.
pdf 
Lemke F. Knowledge Extraction in Proteomics Analysis of mass spectral data in order to find peptides responsible for a certain disease goes beyond data mining, 08.02
 40k
pdf
Lemke F., Müller J.-A. Medical Data Analysis Using Self-Organizing Data Mining Technologies Diagnosis of heart disease using GMDH, Fuzzy Rule Induction and Analog Complexing on the Long Beach data set (UCI ML Repository), 06.00
52k
pdf
Lemke F.

Financial Trading System

Performance results of 3 different stocks using a five-day predicted trading indicator. Trading signals generation, 03.99
 html
Lemke F., Müller J.-A. Self-Organizing Data Mining for a Portfolio Trading System
Forecasting of stock market indicators
1.9M
pdf
Lemke F. Does my model really reflect a causal relationship? The noise filtering power of GMDH,- do not believe in a model's closeness-of-fit only, and introduction of a new model quality criterion: descriptive power, 10.02
240k
pdf html
Ivakhnenko A.G., Müller J.-A. Present State and New Problems of Further GMDH Development
Short article about some ideas how to increase efficiency of algorithms (in text format)
9k
txt
Ivakhnenko A.G., Ivakhnenko G.A. Problems of Further Development of the Group Method of Data Handling Algorithms. Part I  
105k
pdf
Ivakhnenko A.G., Ivakhnenko G.A. Problems of Further Development of the Group Method of Data Handling Algorithms. Part II
 
343k
pdf
Ivakhnenko A.G., Savchenko E.A., Ivakhnenko G.A. GMDH Algorithm for Optimal Model Choice by the External Error Criterion with the Extension of Definition by Model Bias and Its Applications to the Committees and Neural Networks Combinatorial GMDH algorithm with an extension of definition by the model bias is used as a neuron in committees and in repeatedly multilayered neural networks for solving the problems of medical monitoring.
66k,
pdf
Ivakhnenko A.G. Sorting Methods in Self-Organization of Models and Clusterizations Iterative (Multirow) Polynomial GMDH Algorithms
Review, Sov.J.Aut.Inf.Sci. (22), 4, 04.88
375k
pdf
Степашко В.С. Структурна ідентифікація моделей як задача відновлення сигналу в умовах неповноти інформації Дослідження залежності оптимального вибору моделі від можливих значень показників неповноти інформації, а також порівняльний аналіз ефективності різних критеріїв. Для цього використовується новий аналітичний апарат теорії структурної ідентифікації – метод критичних дисперсій,   cтаття та презентація, 08.02

pdf
ppz

Ивахненко А.Г., Тетко И.В., Ковалишин В.В. et al. Самоорганизация нейросетей с активными нейронами для обнаружения зависимости активности химических соединений на основе алгоритма поиска аналогов в экспериментальных данных
Twice-multilayered NN with Analog Complexing in neurons for QSAR studies
(in russian)
133k
pdf
            First articles about GMDH (historical)
Ivakhnenko A.G. Polynomial Theory of Complex Systems IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Vol.SMC-1, no.4, October 1971
746k
pdf
Ivakhnenko A.G. Heuristic Self-Organization in Problems of Engineering Cybernetics An analysts of engineering cybernetics shows that the current deterministic approach can only solve comparatively simple problems.A new approach called heuristic self-organization is needed for solving complex problems, Automatica, 6, 1970
605k
pdf
            From special issues of journals, devoted to the GMDH
Contents
             Systems Analysis Modelling Simulation (SAMS), 43, no.10, 2003
Sarycheva L. Using GMDH In Ecological And Socio-Economical Monitoring Problems
Geographically distributed and time-phased ecological and socio-economical indices are used for taking reasoned management decision. This work shows the results of Ukraine's regions cluster analysis in geographic information system, 08.01
330k
pdf
Fujimoto K., Nakabayashi S. Applying GMDH Algorithm to Extract Rules From Examples
A new approach to rule extraction method in Data Mining area. The correction rate of GMDH rules was higher than Tsukimoto's method of rule extraction from Back-propagation neural network and also higher than C4.5,  08.01
187k
pdf
Aksyonova T.I., Volkovich V.V., Tetko I.V. Robust Polynomial Neural Networks In Quantative-Structure Activity Relationship Studies
Mathematical description of multilayered iterative GMDH-type rPNN algorithm that provides robust linear and nonlinear polynomial regression models,  rPNN is modified GN algorithm of GMDH (created by Yurachkovsky Yu.P.),  08.01
270k
pdf
Sarycheva L. Using GMDH For Modeling Economical Indices of Mine Opening Mathematical description of the structure identification GMDH algorithm for modelling of dependency of explicit costs index of mining opening,  08.01
 212k
pdf
Contents and
the authors
             Control Systems and Computers (УСиМ), no.2, 2003
Ивахненко А.Г. О проблеме построения интеллектуального или мыслящего инженерного компьютера
Обсуждаются причины, приведшие к отрицанию возможности построения интеллектуального компьютера. Такое негативное заключение является временным и будет опровергнуто при учете смещения модели.
115k
pdf
Müller J.-A. GMDH-Based Knowledge Extraction from Data
The possibility to automate the data analysis process, named as knowledge extraction by means of GMDH and self-organisation is described. Ddifferent GMDH-based modeling algorithms are implemented to make knowledge extraction systematic, fast and easy-to-use even for large and complex systems.
121k
pdf
Васильев В.И., Ланге Т.И. Принцип внешнего дополнения в Методе группового учета аргументов и в Методе предельных упрощений
Рассматриваются и анализируются два индуктивных метода восстановления функций — МГУА и МПУ. Показаны их преимущества перед другими методами и возможность их совмещения для улучшения экстраполяционных свойств.
239k
pdf
Степашко В.С. Теоретические аспекты МГУА как метода индуктивного моделирования
Исследуются закономерности построения оптимальной помехоустойчивой модели в зависимости от уровня шума и длины выборки, изучается эффективность в этой задаче внешних критериев МГУА.
181k
pdf
Коваль В. Н.,
Кук Ю. В.
Структурный метод моделирования сложных систем
Изучается структурный метод построения моделей сложных систем, основанный на индуктивном подходе. Основное внимание уделяется моделям, аргументы которых подвержены случайным возмущениям с известными корреляционными матрицами.
227k
pdf
Зайченко Ю.П.,
Заец И.О., Камоцкий О.В., Павлюк О. В.
Исследование разных видов функций принадлежности параметров нечетких прогнозирующих моделей в нечетком методе группового учета аргументов
Genetic GMDH: EA-based SOPNN is a sophisticated and versatile architecture which can construct models for limited data set as well as poorly defined complex problems. Comprehensive comparisons show that the performance of the EA-based SOPNN is significantly improved in the sense of approximation and prediction abilities, 01.03
183k
pdf
Kordik P., Naplava P., Snorek M., Genyk-Berezovskyj M. Modified GMDH Method and Models Quality Evaluation by Visualization
In the modified GMDH algorithm inductive models are able to derive values of output variable for all configurations of input variables (simulate the system behavior). A new technique of model responses visualization is described facilitating the evaluation of information included in the data set as well as allowing to evaluate the quality of constructed models.
217k
pdf
Lemke F.,
Benfenati E.
Carcinogenicity Prediction of Aromatic Compounds Using Self-organising Data Mining Self-organizing data mining is a new approach that supports the workflow process of a Knowledge Discovery more comprehensively and that targets on increasing reliability as well as predictive and descriptive power of generated models of ill-defined systems such as ecotoxicological systems.
36k, 220k, pdf: part1 part2
Крисилов В.А., Побережник С.М. Аппроксимация сложных зависимостей структурно-гибкими полиномиальными и гармоническими рядами
Предложена модель, позволяющая сочетать степенной и гармонический ряды в единой зависимости, а также синтезировать их структуру. Указан способ смещения структурных параметров ряда, что дает возможность повысить функциональную гибкость рядов и расширить границы класса восстанавливаемых зависимостей.
284k
pdf
Кошулько А.А., Кошулько А.И. Тестирование полигармонического алгоритма МГУА
Рассматривается задача структурной идентификации колебательных процессов на основе полигармонического алгоритма МГУА. Приведены результаты тестирования программы с применением тестовых и реальных данных.
219k
pdf
Бидюк П.И., Зворыгина Т.Ф. Структурный анализ методик построения регрессионных моделей по временным рядам наблюдений
Задача построения авторегрессионных моделей по временным рядам наблюдений рассматривается как последовательность этапов анализа данных.
149k
pdf
Ивахненко Г.А. Алгоритм комплексирования аналогов для самоорганизации дважды многорядных нейронных сетей
Алгоритм комплексирования аналогов используется для прогноза, экстраполяции и распознавания образов плохо определенных объектов.
174k
pdf
Савченко Е.А. Экспресс-прогноз уровня глюкозы в крови по Комбинаторному алгоритму МГУА
Рассматривается задача нахождения краткосрочного экспресс-прогноза по выборке данных с пропусками для домашнего мониторинга диабета. Сравнивается три варианта прогноза: по временному ряду данных, по аналоговому ряду и по смешанному аналогово-временному ряду. Учет аналогов повышает точность и смещение прогнозирующей модели почти в два раза.
109k
pdf
Иутинская Г.А., Коппа Ю.В. Моделирование зависимости численности микроорганизмов от концентрации тяжелых металлов в грунте
Показана перспективность моделирования численности микроорганизмов в почве на основе индуктивного подхода, 01.03
113k
pdf
Кондрашова Н.В. Влияние способа разбиения выборки в алгоритмах МГУА на точность прогнозирования
На примере процесса развития инфляции исследовано, в какой мере способ разделения выборки данных в различных алгоритмах МГУА определяет точность предсказания резкого изменения характера процесса. Сделан вывод об эффективности алгоритма адаптивного прогнозирования при квазиоптимальном разбиении данных.
150k
pdf
Файнзильберг Л.С. Об алгоритмах самоорганизации в задаче синтеза информационных технологий обработки сигналов
Показано, что в условиях ограниченной априорной информации разумный подход к использованию алгоритмов самоорганизации в задаче синтеза ИТ обработки сигналов, основан на двух этапах: конструировании потенциально полезных признаков и самоорганизации моделей.
231k
pdf
            Presentations, posters
Ivakhnenko G.A., Cerda R. Inductive Self-Organizing GMDH Algorithms for Complex Systems Modeling and Forecasting
presentation
414k
zip
Lemke F. Self-organizing Data Mining
presentation
ppz
Ivakhnenko A.G., Kovalishyn V.V., Tetko I.V., Luik A.I. et al. Self-Organization of Neural Networks with Active Neurons for Bioactivity of Chemical Compounds Forecasting by Analogues Complexing GMDH algorithm
poster
83k
pdf
Ivakhnenko A.G., Wunsch D., Ivakhnenko G.A. Inductive Sorting-Out GMDH Algorithms with Polynomial Complexity for Active Neurons of Neural Network
poster
153k
pdf
            Demo, programs
Voss M. A Mathematica program for the implementation of the version of GMDH algorithm. In a few lines of Mathematica's Functional Programming language code MmaGMDH produces both numeric and symbolic solutions for the GMDH. An option is provided that allows the user to turn off the generation of a symbolic solution - allowing for faster solution times when only numeric results are necessary, 09.03
670k
src
Moscow team of Ward Systems Group,Inc. GMDH module of NeuroShell2 tool for Windows
Demonstration module 
533k
demo
Combined Control Systems group, Glushkov Institute of Cybernetics Some listings of source code of the GMDH multilayered algorithms in Fortran (1975-1985)
Old programs
1M
src

Pereira C.A., Nakano F., Stern J.M.

Actuarial Analysis via Branching Processes In the article is described development of software tool for the analysis of cash ows and demographic changes due to pension plans in Brazil, 07.2000
 130k
pdf
               GMDH articles in another languages  
Müller J.-A. Data Mining und Automatische Modellgenerierung
in german
112k
pdf
Lemke F., Müller J.-A. Analyse Und Vorhersage Mittels Statistischer Lernender Netze
in german
92k
pdf
Івахненко Г.О. List of references to some GMDH articles and books
 in english and russian
233k
pdf
Сотник С.Л. Идентификация колебательного звена Методом Группового Учета Аргументов и искусственной нейронной сетью с генетическим алгоритмом обучения
Студенческая работа: сравнение нейросети и переборного алгоритма МГУА
150k
pdf
Степашко В.С., Коппа Ю.В., Іутинська Г.О. Метод відновлення пропущених даних в екологічних задачах на основі МГУА Метод ґрунтується на побудові ієрархічного комплексу моделей за невеликим числом паралельних даних з використанням "опорних" рядів спостережень без пропусків і застосуванням цих моделей для відновлення пропущених даних. Для прикладу в роботі побудовано моделі залежності чисельності мікроорганізмів у ґрунті від основних факторів, 03.02

95k,
pdf

Степашко В.С. , Коппа Ю.В. Оперативне прогнозування як важливий елемент задачі моніторингу податкових процесів
in ukrainian
175k
pdf
Степашко В.С., Костенко Ю.В. Исследование свойств комбинаторно-селекционного (многоэтапного) алгоритма МГУА Сравнение быстродействия алгоритмов полного перебора моделей и многорядного алгоритма направленного перебора, 10.01

79k
pdf

Коппа Ю.В. , Степашко В.С. Сравнение прогнозирующих свойств моделей регрессионного типа и МГУА
На примерах построения моделей изменения объема производства легкой промышленности и процесса инфляции выполнено сравнение прогнозирующих свойств моделей, полученных по МНК и по МГУА. Показано, что МГУА позволяет строить модели, которые отражают системные закономерности и пригодны для надежного прогнозирования по коротким выборкам данных, 01.01
194k
pdf
Степашко В.С., Коппа Ю.В. Залежність якості прогнозування податкових надходжень від довжини статистичної вибірки Вивчається вплив довжини інтервалу “навчання” моделей на точність не лише коротко-, але й довгострокового прогнозування за статистичними даними. При цьому оцінюється ефективність застосування діалогової системи АСТРІД, в основі якої лежать алгоритми МГУА, 03.02
 117k,
pdf

Download all articles in pdf format with index - 17 Mb (without books, presentations and programs).

New articles can be also published on OpenGMDH website. You can add there your articles, descriptions of the algorithms, upload code or develop GMDH software using wiki technology.

Up   GMDH site