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J-GLOBAL ID：201802245182436539   整理番号：18A1488862

単一最適化プロセスによるハイブリッドファジィ時系列モデルに基づくTAIEXの予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of TAIEX based on hybrid fuzzy time series model with single optimization process

著者 (2件)： Cagcag Yolcu Ozge (Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Giresun University, Giresun, 28200, Turkey) ,  Alpaslan Faruk (Department of Business, Faculty of Economics and Administrative Sciences, Sinop University, Turkey)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 66  ページ： 18-33  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 文献で提案された全てのファジィ時系列アプローチは,分離プロセスとして溶液プロセスを構成する3つのステップを考慮している。従って,モデル誤差は各段階で発生する誤差の和である。これに関して,解析プロセスを構成するステップの同期評価は単一モデル誤差を生み出し,モデル誤差の低減につながる。本研究の範囲内で,著者らは,一つのプロセスにおけるファジィ時系列解析を構成するステップを同時に評価するアプローチを提案した。これは,台湾のストックエクスカッション容量化加重指数を予測するために同期的に行った。提案した手法において,ファジィ関係ステップの同定における目標値として時系列の実値を用いることにより,ファジィ化ステップを除去した。これに関して,ファジィ関係の同定を用いる単一乗法ニューロンによるファジィ化と人工ニューラルネットワークの訓練におけるファジィクラスタ中心の決定を,粒子群最適化による単一最適化プロセスにおいて実行した。また,本研究は,ファジィ時系列,粒子群最適化,単一乗法ニューロンモデルおよびファジィC-平均クラスタリングを含む関連方法論の包括的文献レビューおよび要約をカバーした。提案した方法を12の異なる時系列に適用し,合計24の測定を行い,この方法の優れた予測性能を証明した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  台湾 ,  クラスタ化 ,  *曖昧さ ,  *予測 ,  乗算 ,  文献展望 ,  *最適化 ,  ニューロン ,  *モデル
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  粒子群最適化 ,  ファジィ化 ,  モデル誤差 ,  *ファジィ時系列 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ファジィ時系列 ,  予測 ,  単一乗法ニューロンモデル ,  粒子群最適化

分類 (1件)： システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 最適化 ,  プロセス ,  ファジィ ,  時系列モデル ,  予測