文献

J-GLOBAL ID：201702223082608782   整理番号：17A0198176

直観的ファジィ時系列の予測モデルを発見した。【JST・京大機械翻訳】

A Heuristic Adaptive-order Intnitionistic Fuzzy Time Series Forecasting Model

著者 (4件)： Wang Yanan (Air and Missile Defense College, Air Force Engineering University) ,  Lei Yingjie (Air and Missile Defense College, Air Force Engineering University) ,  Wang Yi (Air and Missile Defense College, Air Force Engineering University) ,  Zheng Kouquan (Xi’an Communication Institute)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 38  号： 11  ページ： 2795-2802  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文は,予測精度と予測範囲における既存の高次ファジィ時系列モデルの限界を考慮して,直観的ファジィ集合理論と結合して,直観的ファジィ時系列の予測モデルを提案した。まず第一に,直接ファジィクラスタリングアルゴリズムを適用して,非領域を分割した。次に,直観的ファジィ時系列のデータ特性に従って,既存の直観論理ファジィ集合のメンバーシップ関数とメンバーシップ関数を改良する方法を提案した。最終的に,時系列の実時間変化による高次予測規則を用いて,予測モデルを予測し,歴史的データの開発傾向の発見的知識をファジィプロセスに導入し,モデルの予測範囲を拡張した。ALABAMA大学入学者と北京市の一日平均気温の2つのデータセットにおける典型的方法との比較実験結果は,このモデルが従来のモデルの欠点を克服し,高い予測精度を持ち,モデルの有効性と優位性を実証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 比較試験 ,  集合論 ,  *予測モデル ,  ファジィ集合 ,  平均気温 ,  *曖昧さ ,  メンバシップ関数 ,  直観論理 ,  予測精度 ,  北京 ,  *モデル
準シソーラス用語： 北京市 ,  実時間 ,  *ファジー時系列 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Intuitionistic fuzzy set ,  Time series forecast ,  Heuristic ,  Adaptive order

分類 (2件)： 天気予報  (DC05020O) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 直観 ,  ファジィ時系列 ,  予測モデル ,  発見