MATLAB源码解析：GMDH自组织网络模型的多输入回归预测

资源摘要信息: "MATLAB实现GMDH自组织网络模型多输入回归预测（完整源码和数据）" 在信息技术领域，尤其是数据科学和机器学习方面，MATLAB 是一款广泛使用的数学计算软件，它提供了强大的数值分析、信号处理以及图形可视化功能。本资源主要讨论如何使用 MATLAB 实现 GMDH（Group Method of Data Handling）自组织网络模型来解决多输入回归预测问题。GMDH 是一种归纳建模方法，它通过构建一个输入输出变量之间的多项式关系来进行预测。在本资源中，提供了完整的源码和数据，旨在帮助用户快速理解和应用 GMDH 算法。 关键词 GMDH 自组织网络，是一种源自于神经网络技术的复杂函数逼近方法。它在模型的构建过程中不需要人为的过多干预，能自动选择输入变量，优化网络结构，生成用于预测的多项式网络。该技术特别适用于处理具有多个输入变量的问题，是解决非线性回归预测问题的有效工具。 在本资源中，我们处理的数据包含7个特征作为输入，并预测1个目标变量。源代码文件包括 GMDH.m、MainGMDH.m、PlotResults.m、ApplyGMDH.m、CreatNewNeron.m 和 FindMergeIndex.m 等，它们各自承担不同的功能。GMDH.m 可能是实现 GMDH 算法核心功能的主要文件，而 MainGMDH.m 可能是主程序入口，用于调用其他函数并执行整个预测流程。PlotResults.m 可能用于绘制预测结果的图表，便于直观分析模型的性能。 在文档 GMDH多元回归预测.docx 中，用户可能会找到算法的理论说明、使用方法、结果解读以及潜在的扩展方向。此外，LICENSE 文件可能包含了开源许可或使用限制的说明，确保用户合法合规地使用提供的资源。两张图片文件 GMDH2.png 和 GMDH1.png 可能是算法运行过程的示意图或是结果的可视化展示。 关于编程环境，资源明确指出了运行环境为 MATLAB 2018b 及以上版本。用户需要注意版本兼容性问题，如描述中提及程序乱码问题，往往是因为不同版本的 MATLAB 对源代码的解析存在差异所导致。遇到此类问题时，可以使用记事本或其他文本编辑器打开源码文件，复制内容到 MATLAB 中，以解决乱码问题。 总的来说，此资源提供了一个完整的框架和工具，用于实现和理解 GMDH 自组织网络模型在 MATLAB 环境下的多输入回归预测。对于研究者和工程师来说，这是深入学习和实践机器学习、人工智能领域中复杂模型的一个宝贵资料。通过本资源，用户可以学习如何处理多变量输入数据，构建准确的预测模型，并通过 MATLAB 环境优化模型性能，最终达到解决实际问题的目的。