Описана процедура выбора оптимальной регрессионной модели
фиксированной или произвольной структуры из множества синтезируемых
моделей. Модели строятся в виде суперпозиции гладких функций из
заданного множества с использованием алгоритмов генетической
оптимизации. Для нахождения параметров моделей используются методы
нелинейной оптимизации. Для иллюстрации приведены несложные задачи,
подкрепленные результатами измерений.
Работа поддержана грантом РФФИ 04-01-00401-а "Распознавание и прогнозирование экстремальных ситуаций в сложных системах по многомерным временным рядам наблюдений".
Работа поддержана грантом РФФИ 04-01-00401-а "Распознавание и прогнозирование экстремальных ситуаций в сложных системах по многомерным временным рядам наблюдений".