|
Эта публикация цитируется в 3 научных статьях (всего в 3 статьях)
Модулярная модель прогнозирования временных рядов на основе нейро-нечетких сетей и когнитивного моделирования
С. А. Ярушевa, А. Н. Аверкинb, А. В. Федотоваc a Государственный университет "Дубна", г. Дубна
b Вычислительный центр им. А.А. Дородницына Федерального
исследовательского центра "Информатика и управление" РАН, г. Москва
c Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, г. Москва
Аннотация:
В работе рассматривается задача построения гибридной системы прогнозирования временных рядов на основе нечетких когнитивных карт и нейронных сетей. Подобный подход позволяет учитывать, как количественные, так и качественные характеристики временного ряда. Для полноты картины приводятся особенности нечетких когнитивных карт и их применение в задачах прогнозирования временных рядов. Также, представлен разработанный генетический алгоритм обучения нечетких когнитивных карт, позволяющий избежать трудоемкой задачи ручной настройки когнитивной карты.
Ключевые слова:
временные ряды, нечеткие когнитивные карты, нейронные сети, прогнозирование, анализ временных рядов, нечеткие системы.
Поступила в редакцию: 04.09.2017 Исправленный вариант: 16.12.2017
Образец цитирования:
С. А. Ярушев, А. Н. Аверкин, А. В. Федотова, “Модулярная модель прогнозирования временных рядов на основе нейро-нечетких сетей и когнитивного моделирования”, Нечеткие системы и мягкие вычисления, 12:2 (2017), 159–168
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/fssc31 https://www.mathnet.ru/rus/fssc/v12/i2/p159
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 482 | PDF полного текста: | 361 | Список литературы: | 40 |
|