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基于模糊聚类和单乘性神经元模型的人工神经网络的混合模糊时间序列方法。 (英语) Zbl 1299.62090号

总结:特别是近年来,人工智能优化技术被用于使模糊时间序列方法更加系统化,并提高预测性能。此外,一些模糊聚类方法和不同结构的人工神经网络分别用于观测的模糊化和模糊关系的确定。在考虑隶属度的方法中,隶属度值是主观确定的,或者系统的模糊输出是通过在关系识别中考虑隶属度值之间的关系来获得的。这就需要去模糊化步骤,并增加了模型误差。在本研究中,使用Gustafson-Kessel模糊聚类技术更系统地获得了隶属度值。将带有单乘性神经元模型的人工神经网络用于模糊关系的识别,通过从时间序列的实际观测值中构造目标值,消除了结构选择问题以及解模糊步骤的必要性。采用粒子群优化算法对用于模糊关系步长辨识的单乘性神经元模型人工神经网络进行训练。使用不同的时间序列实现了该方法,并将结果与以前的研究进行了比较,以验证该方法的性能。

MSC公司:

62M86型 随机过程和模糊推理
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
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全文: 内政部

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