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

предпринятапопыткапровестисравнительноеисследованиене которыхалгоритмовиизличногоошиареяения задач иденти- фикациивразличныхобластях(экономике, физика, химия, производствобумагиидр.) определитьтаковнаборпрограмм. Исследованиеалгоритмовпроводилосьметодомвычисли тельногоэкспериментанатестовойзадаче, вкоторойотраже нысвойствасложныхнелинейныхобъектов. Тестовыйобъект имеетшестьвходныхкоординат (х (, ..., x g) иоднувыход ную (' j ) , связанныхзависимостью: у=-1 + 5 х ( + 0.05х2 +■0.1Xj +5 х 4 -X j - X f СС^ +Q.005XZXJ - * 2 +25/Xj +3X2/Xj -20Vx6+0.001 x5 exp(^x4j). Методомматематическогомоделированияполучены4 выборки по80 "экспериментальнымточкам". Какправило, результаты исследованияполученыосреднениемрезультатовпонесколь кимвыборкам. Рассматривалисьследующиеалгоритмыструктурнойидея- 'Рѵтфдкяіmu ! ШР: t a i s - включениепеременныхвмодельпроизводится впорядкеихрасположениявисходноммассиведанных(метод включения- алгоритм TAIS (о) иШР сповторнымвключением исключенных,переменных- TAISO) илибезтакового- TAIS (2); GRB- вмодельвключаютсяпеременныесмаксимальным частнымкоэффициентомкорреляции(алгоритмы g r e ( o ), g r e ( i ) и GRE(2) - аналогичны TAIS, онв ( з ) - алгоритмсрегули руемыилиавтоматическивыбираемымпорогомисключениянез начимыхпеременных/6/); ЭИ* SELBHA/3/; МГУА:AELITA - селективныйалгоритм/19/; МГУА-К-Vкомбинаторныйалгоритм/20/. В ходе предварительныхрасчетовсразуотброше ныалгоритмы IAISO) и g r e (1),посколькуповторноевклю чениеисключенных напредудутцихшагахпеременныхкрайне редкоприводиткулучшениюкачествамодели, адля GR20) частоприводиткзацикливаниюпрограммы. Алгоритмы t a i s в целомоказалисьменееэффективнееалгоритмовGRE- Прика жущейсябольшеймощностиалгоритмаO r e (2), посравнениюс 42