Хранение и обработка экспериментальных данных. Математическое моделирование : сборник научных трудов / Рос. акад. наук, Кол. науч. центр, Поляр. геофиз. ин-т. – Апатиты : [б. и.], 1992.

выполняетсяправилоаддитивности: переменная, значимая напредыдущихшагах, можетстатьнезначимойнапоследующих, ие присутствиеможетпрепятствоватьвключениювмодель другойболеезначимойпеременной. Этаособенностьограни чиваетвозможностиметодавключения. Методисключения (Ж) первоначальнорассматриваетмо дель, вкоторуювключенывсеимеющиесявходныепеременные (траектория нарисункеа). Затемизнихпоследователь ноисключаютсянезначимыепеременные дотехпор, пока улучшаетсякачествомодели. Структураконечноймоделимо жетсовпастьсоструктурой, полученнойпометодувключения, нодлясложныхмоделейэтоскорееисключение, чемправило. Данномуметодуприсущнедостатокметодавключения: исклю ченныенапредыдущихшагахпеременныемогутоказатьсязна чимымипослеисключениядругихпеременных. Крометого, к недостаткамможноотнестиповышенныетребованияквычисли тельнымресурсамиз-заработысмассивамибольшогоразмера. Объединениеметодоввключенияиисключениядаетновый метод, которыйбудемназыватьметодамполнойшаговойрег рессии(ПШР). Восновееголежитметодвключения, нодо полнительнонакаждомшагеалгоритмапроисходитпроверка переменныхназначимость: незначитепеременныеисключаются измодели (см.рисунокб). Прикажущейсявысокойэффектив ноститакогоподходаквыборуструктурыметоднедаетуве ренностивоптимальностинайденнойструктуры-. Деловтом, чтоизменениякритериеввключенияпеременныхвмодельи ихисключениябудутпорождатьразличныетраекториивF и нельзяаприорисказать, какаяизнихприведеткнаилучшему результату. АвторомразработаналгоритмGRE /6/: автома тическивыбираетсяпорогисключенияпеременных, чточастич норешаетпроблемувыборасоответствующегокритерия, но опятьженегарантируетнаилучшуютраекториюинахождение глобальногоэкстремума. Методэволюционнойидентификации СтохастическойразновидностьюІІРявляетсяметодэво люционнойидентификации. Переменныедлявключениявмодель 35