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J-GLOBAL ID：201602216582263701   整理番号：15A1292537

ファジィ論理関係グループを基にした時系列モデルの改良【Powered by NICT】

Improvement of Time Series Model Based on Fuzzy Logic Relation Group

著者 (2件)： Zhang Zhiqiang (Dep. of Statistics School of Economics of Xiamen Univ., Xiamen) ,  Zhu Qiong (The school of Mathematical Sciences of Xiamen Univ., Xiamen)
資料名： Yingyong Shuxue Xuebao  (Yingyong Shuxue Xuebao)
巻： 38  号： 4  ページ： 650-659  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2475A  ISSN： 0254-3079  CODEN： YYSPDS  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： 伝統的な時系列予測モデルは多数の歴史的データに依存しているが,歴史的データは不完全,不正確で実用的な問題における不確実性の広範な存在に起因するあいまいなことが多い,問題を解決するために,Songは1993年に初めてファジィ論理関係群に基づく時系列モデルを提案したが,これらの手法はまだ不十分である。本論文では,最初にドメインを効果的にクラスタの最適数を決定するためのファジィエントロピーの概念を導入し,次にファジィ時系列におけるファジィ論理関係の順序を決定するための伝統的な時系列の相関関数の概念を用いて,ハイブリッドアルゴリズムは全体的なモデルの予測精度を大幅に改善できることを考慮した,ファジィ時系列予測結果に基づいて予測値を修正するために残差モデルを用いた。最後にこの方法は台湾機械産業製品価値1998/01-2001/12予測に使用されている,この方法の結果と既存のモデルの結果を比較し,高い予測精度で提案したモデルことを見出した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 残差 ,  クラスタ ,  不確実性 ,  *ファジィ論理 ,  曖昧さ ,  相関関数
準シソーラス用語： 予測値 ,  予測精度 ,  ハイブリッドアルゴリズム ,  ファジィエントロピー ,  時系列予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 応用数学  (AB11000P)

タイトルに関連する用語 (3件)： ファジィ論理 ,  グループ ,  時系列モデル