一种选择性gmdh网络集成算法

？提出一种新的gmdh网络的选择性集成算法，通过对构造gmdh网络个体的训练样本进行惩罚性划分，产生具有差异性的gmdh网络集合，再利用遗传算法从中选择最优gmdh网络子集进行集成。实验结果与分析表明，与gmdh网络的整体集成和单个gmdh网络以及传统的bp神经网络集成相比，gmdh网络的选择性集成在性能上具有明显的优势。