ivdon3@bk.ru
В современных исследованиях символьная регрессия представляет собой мощный инструмент построения математических моделей различных систем. В данной статье применяются и сравниваются три метода символьной регрессии: генетическое программирование, разреженная идентификация нелинейных динамик и гибридный метод. Эффективность каждого метода оценивается по способности находить точные модели с высокой точностью и низкой сложностью при наличии различных уровней шума в данных наблюдений. По результатам проведенных экспериментов сделан вывод, что наилучшим методом идентификации динамических систем является гибридный метод, который сочетает генетическое программирование и разреженную идентификацию.
Ключевые слова: символьная регрессия, идентификация динамических систем, генетическое программирование, разреженная идентификация нелинейных динамик, гибридный метод