GAを用いた非線形モデル構築の最適化 : GAとGMDHの融合

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概要

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• GMDH(General Method of Data Handling)は、非線形モデルを系統的に構築するための有力な手法であるが、モデル構築の際、人間が介在し判断する必要があるため、属人的であったり、時間がかかるという問題があった。本研究は、遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて、有効な説明変数の抽出、および選び出された説明変数の組み合わせ最適化を図ることにより、これら問題点を回避しようとするものである。われわれの試みは、データ数が十分でなかったり、データが誤差を含んでいるなどの現実問題に対処するため、説明変数の取捨選択を明示的に行えるようにした点と、非線形モデルの次数がむやみに高くならないようしている点に工夫がある。

• 一般社団法人情報処理学会の論文
• 1996-08-26

著者

• 佐藤 周一

  日立システムテクノロジー

• 吉原 郁夫

  日立製作所 システム開発研究所

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