摘要: GMDH （数据处理的分组方法）是对复杂系统的一种启发式自组织的建模方法，是伊凡赫宁柯（Ivakhnenko，1970）借助生物控制论中的自组织的原理用启发式的方法提出的一套建模方法，这种方法的思路完全不同于现有的其他方法，首先，这一方法是启发式的，不是用解析式的方法推导出来的，而是在借鉴模仿生物系统的某些运动过程而提出来的一套建模方法．其次这种建模过程是自组织的，即自动进行变量组合，筛选以及判断是否得到合适的模型．GMDH 以充分地，合理地利用数据，用局部的简单的算法建立整体上复杂的模型为其主要特点．在变量多，数据少，而现有的其牠建模方法很难胜任建模任务的情形，GMDH 却可以得到十分令人满意的结果．因此，近年来 GMDH 受到人们普遍的重视．在1982年 IFAC 第6届“辨识与系统参数估计”学术会议上被列为系统辨识的概念之一．本文将具体讨论 GMDH 方法的基本思路与算法结构．