GMDH

作品数：179被引量：484H指数：11
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GMDH-Based Outlier Detection Model in Classification Problems被引量：3
《Journal of Systems Science & Complexity》2020年第5期1516-1532,共17页XIE Ling JIA Yanlin XIAO Jin GU Xin HUANG Jing 
partly supported by the Major Project of the National Social Science Foundation of China under Grant No.18VZL006;the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.71571126and 71974139;the Excellent Youth Foundation of Sichuan Province under Grant No.20JCQN0225;the Tianfu Ten-thousand Talents Program of Sichuan Province;the Excellent Youth Foundation of Sichuan University under Grant No.sksyl201709;the Leading Cultivation Talents Program of Sichuan University;the Teacher and Student Joint Innovation Project of Business School of Sichuan University under Grant No.LH2018011;the2018 Special Project for Cultivation and Innovation of New Academic;Qian Platform Talent under Grant No.5772-012。
In many practical classification problems,datasets would have a portion of outliers,which could greatly affect the performance of the constructed models.In order to address this issue,we apply the group method of data...
关键词：Classification problem Cook’s distance feature selection GMDH outlier detection 
基于综合集成研讨厅的半监督客户关键特征选择模型研究被引量：4
《管理评论》2020年第7期236-245,共10页谢玲 陈文婷 曹瀚文 肖进 
国家社会科学基金重大项目(18VZL006);四川省杰出青年基金项目(2020JDJQ0021);四川省天府万人计划;四川大学杰出青年基金(sksyl201709);四川大学科技领军人才培育项目;北京市财政课题“新经济支撑北京高质量发展研究”(PXM2020-178216-000001)。
客户分类一直是企业客户关系管理(CRM)中最重要的问题之一,而选择出客户的关键特征更是其中的重中之重。在大数据时代,客户数据类别分布不平衡、高维以及大量的无类别标签样本等特征让这一问题变得更为复杂,成为一个复杂的系统性决策问...
关键词：综合集成研讨厅 客户分类 特征选择 半监督学习 GMDH 重抽样 
基于GMDH和Logit模型四川省经济下行风险因素研究被引量：1
《经济界》2019年第1期49-57,共9页雷奥 田益祥 
四川省学术和技术带头人培养项目(Y02028023601044);国家社会科学基金项目(14BJY174)
在宏观经济增长放缓背景下,准确识别经济下行风险关键变量并分析不同地区各产业下行风险的差异性是值得关注的问题。本文运用GMDH自组织数据挖掘算法对四川省宏观经济下行风险关键变量进行了自动筛选,并构建Logit模型对所选取的各关键...
关键词：经济下行风险 GMDH算法 面板Logit模型 
China's Energy Consumption Forecasting by GMDH Based Auto-Regressive Model被引量：3
《Journal of Systems Science & Complexity》2017年第6期1332-1349,共18页XIE Ling XIAO Jin HU Yi ZHAO Hengjun XIAO Yi 
partly supported by the Natural Science Foundation of China under Grant Nos.71471124and 71301160;the National Social Science Foundation of China under Grant No.14BGL175;Youth Foundation of Sichuan Province under Grant No.2015RZ0056;Sichuan Province Social Science Planning Project under Grant No.SC14C019;Excellent Youth Fund of Sichuan University under Grant Nos.skqx201607 and skzx2016-rcrw14;Young Teachers Visiting Scholar Program of Sichuan University;Soft Science Foundation of Chengdu Technology Bureau under Grant No.2015-RK00-00259-ZF;Teaching Reform Project of Sichuan Radio and TV University under Grant No.XMZSXX2016003Z
It is very significant for us to predict future energy consumption accurately. As for China's energy consumption annual time series, the sample size is relatively small. This paper combines the traditional auto-regres...
关键词：Auto-regressive model energy demand prediction GMDH small sample forecasting 
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