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J-GLOBAL ID：201802233081892080   整理番号：18A2116039

高次時変ファジィ関係群と粒子スワム最適化技法の組合せに基づく予測問題の取り扱い【JST・京大機械翻訳】

Handling Forecasting Problems Based on Combining High-Order Time-Variant Fuzzy Relationship Groups and Particle Swam Optimization Technique

著者 (2件)： Van Tinh Nghiem (Thai Nguyen University of Technology, ThaiNguyen, VietNam) ,  Dieu Nguyen Cong (Thang Long University, HaNoi, VietNam)
資料名： International Journal of Computational Intelligence and Applications  (International Journal of Computational Intelligence and Applications)
巻： 17  号： 2  ページ： 1850009  発行年： 2018年 
JST資料番号： A1472A  ISSN： 1469-0268  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： シンガポール (SGP)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多数のファジィ時系列(FTS)予測法が科学文献において提案され,実際に注目されている。それらのほとんどは,過去のデータのファジィ関係(FRs)のモデリングに基づいている。本論文において,時間変化FRグループ(TV-FRG)の概念に基づく新しいハイブリッド予測モデル,粒子群最適化技術(PSO)および脱ファジィ化段階における精密化技術を提示して,大学および株式市場の登録を予測した。PSO技術を用いて,予測モデルのためのdis話の宇宙における各間隔の有効長さを得るために調整した。既存の予測モデルの大部分は,FRsプロセスにおけるこれらのFRsの出現履歴を考慮することなく,FRsの再発の数を適切に正当化することなく,あるいは受け入れることなく繰り返されたFRsを簡単に無視している。したがって,FRの右手側におけるファジィ集合の出現履歴は,TV-FRGsと呼ばれるFRグループを確立すると考えられる。さらに,より正確な予測結果を得るために,高次TV-FRGsを用いた。これらの高次TV-FRGs値を計算するために,洗練された脱ファジィ技術を開発し,提案したモデルに組み込んだ。提案したモデルの有効性を検証するために,大学登録と台湾先物交換(TAIFEX)の事例を用いて2つの数値シミュレーションを検討した。実験結果は,提案したモデルが高次FTSに基づく他の既存の予測モデルと比較して良好な予測結果を達成することを示した。これらの有望な結果は,実世界予測応用におけるFTSおよびPSOアルゴリズムの開発に関する将来の研究に対して重要な意味をもたらす。Copyright 2018 World Scientific Publishing Company All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ファジィ集合 ,  予測技法 ,  *曖昧さ ,  台湾 ,  精密化 ,  モデル ,  *予測 ,  予測モデル ,  宇宙空間 ,  モデリング ,  経時変化 ,  *最適化手法
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  ファジィ化 ,  粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 登録 ,  TAIFEX ,  予測 ,  ファジィ時系列 ,  ファジィ関係群 ,  粒子群最適化

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： ファジィ関係 ,  最適化技法 ,  組合せ ,  予測 ,  問題 ,  取り扱い