A type of Mamdani interval type-2 f

A type of Mamdani interval type-2 fuzzy logic systems is designed for historical data based forecasting problem in the paper. In the Mamdani interval type-2 fuzzy logic systems design, the antecedent, consequent, and input measurement primary membership functions of type-2 fuzzy sets are chosen as Gaussian type-2 membership functions with uncertain standard deviation. Some excellent elementary vectors and partitioned matrices are used to combine Karnik–Mendel (KM) algorithms with back propagation (BP) algorithms by matrix transformation, and the challenging mission of computing derivatives in such systems can be solved. The parameters of the proposed type-2 fuzzy logic systems are also tuned. Two examples, including the historical competition data of European Network on Intelligent Technologies (EUNITE) (three o’clock from January 1, 1997 to December 9, 1998) and the price data of West Texas Intermediate (WTI) crude oil (from January 3, 2011 to December 30, 2011) are used to test traditional linear time series forecasting methods and more advanced fuzzy logic systems forecasting methods. Monte Carlo simulation studies and convergence analysis are employed to illustrate the effectiveness of the proposed type-2 fuzzy logic systems methods compared with their type-1 counterparts methods for forecasting.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ชนิดของ Mamdani ช่วง 2 ชนิดตรรกศาสตร์ระบบถูกออกแบบมาสำหรับข้อมูลประวัติศาสตร์โดยใช้กระดาษคาดการณ์ปัญหา ในแบบ Mamdani ช่วง 2 ชนิดตรรกศาสตร์ระบบออก การประเมิน antecedent ผลลัพธ์ และป้อนฟังก์ชันสมาชิกหลัก 2 ชนิดเอิบชุดจะถูกเลือกเป็นสมาชิกประเภท 2 Gaussian ฟังก์ชันกับค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานไม่แน่นอน บางแห่งระดับประถมศึกษาเวกเตอร์และเมทริกซ์ partitioned ที่ใช้รวมอัลกอริทึม Karnik – รเกอร์ (KM) กับการเผยแพร่หลัง (BP) อัลกอริทึมเมตริกซ์การแปลง และภารกิจท้าทายคอมพิวเตอร์ตราสารอนุพันธ์ในระบบดังกล่าวสามารถแก้ไขได้ นอกจากนี้ยังมีปรับพารามิเตอร์ของระบบตรรกศาสตร์เสนอ 2 ชนิด ตัวอย่าง รวมทั้งข้อมูลประวัติศาสตร์การแข่งขันของเครือข่ายยุโรปในอัจฉริยะเทคโนโลยี (EUNITE) (เวลา 3 นาฬิกาจาก 1 มกราคม ปี 1997 9 ธันวาคม 1998) และข้อมูลราคาน้ำมันดิบเวสต์เท็กซัสกลาง (WTI) (ตั้งแต่ 3 มกราคม 2011 ถึงวันที่ 30 ธันวาคม 2011) ใช้กับลำดับเวลาเชิงเส้นแบบคาดการณ์ระบบตรรกศาสตร์สูงขึ้นที่คาดการณ์วิธีและวิธีทดสอบ ศึกษาการจำลอง Carlo มอนและบรรจบกันวิเคราะห์พนักงานเพื่อแสดงประสิทธิภาพของการนำเสนอวิธีระบบตรรกศาสตร์ 2 ชนิดเมื่อเทียบกับวิธีการชนิด 1 คู่สำหรับการคาดการณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ประเภทของ Mamdani ช่วงชนิดที่ 2 ระบบตรรกศาสตร์ถูกออกแบบมาสำหรับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ปัญหาการคาดการณ์ที่อยู่ในกระดาษ ในช่วงเวลา Mamdani ชนิดที่ 2 การออกแบบระบบตรรกศาสตร์ก่อนที่ที่เกิดขึ้นและการป้อนข้อมูลการวัดฟังก์ชั่นเป็นสมาชิกหลักของชุดฝอยชนิดที่ 2 ได้รับการเลือกให้เป็นเสียนชนิดที่ 2 ฟังก์ชั่นสมาชิกกับค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานมีความไม่แน่นอน บางพาหะประถมศึกษาที่ดีเยี่ยมและการฝึกอบรมแบ่งพาร์ติชันที่ใช้ในการรวม Karnik-เมนเดล (KM) ขั้นตอนวิธีการที่มีการขยายพันธุ์กลับ (BP) โดยขั้นตอนวิธีการเปลี่ยนแปลงเมทริกซ์และภารกิจที่ท้าทายของสัญญาซื้อขายล่วงหน้าคอมพิวเตอร์ในระบบดังกล่าวจะสามารถแก้ไขได้ พารามิเตอร์ที่เสนอชนิดที่ 2 ระบบตรรกศาสตร์นอกจากนี้ยังมีการปรับจูน ตัวอย่างที่สองรวมทั้งข้อมูลการแข่งขันทางประวัติศาสตร์ของเครือข่ายยุโรปเกี่ยวกับเทคโนโลยีอัจฉริยะ (EUNITE) (3:00 จาก 1 มกราคม 1997 9 ธันวาคม 1998) และข้อมูลราคาของเวสต์เท็กซัส Intermediate (WTI) น้ำมันดิบ (จาก 3 มกราคม 2011 ถึง 30 ธันวาคม 2011) จะใช้เวลาในการทดสอบวิธีการพยากรณ์ชุดเชิงเส้นแบบดั้งเดิมและสูงขึ้นระบบตรรกศาสตร์วิธีการพยากรณ์ Monte Carlo การศึกษาแบบจำลองและการวิเคราะห์การบรรจบกันที่ใช้ในการแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของการเสนอชนิดที่ 2 ระบบตรรกศาสตร์วิธีการที่เมื่อเทียบกับชนิดที่ 1 วิธีการคู่ของพวกเขาสำหรับการพยากรณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ประเภทของแมมดานิฟัซซี่ช่วงประเภทระบบถูกออกแบบมาเพื่อให้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์จากการพยากรณ์ปัญหาในกระดาษ ในช่วงเวลาที่ระบบการออกแบบตรรกะประเภทแมมดานิฟัซซี่ , มาก่อนผล , การป้อนข้อมูลและการประถมศึกษา สมาชิกประเภทฟังก์ชันของฟัซซี่ชุดเลือกเป็น Gaussian ประเภทฟังก์ชันความเป็นสมาชิกกับจำนวนที่ไม่แน่นอนเวกเตอร์ที่ยอดเยี่ยมระดับประถมศึกษาและแยกเมทริกซ์บางจะใช้ในการรวม karnik –เมนเดล ( km ) อัลกอริทึมกับ back propagation ( BP ) โดยขั้นตอนวิธีการแปลงเมทริกซ์และภารกิจท้าทายของการคำนวณอนุพันธ์ในระบบดังกล่าวสามารถแก้ไขได้ พารามิเตอร์ของระบบฟัซซี่เสนอประเภทยังติดตามต่อไป สองตัวอย่างรวมทั้งประวัติศาสตร์การแข่งขันข้อมูลเครือข่ายในยุโรปเทคโนโลยีอัจฉริยะ ( eunite ) ( สามโมง ตั้งแต่วันที่ 1 มกราคม 2540 ถึงวันที่ 9 ธันวาคม พ.ศ. 2541 ) และข้อมูลราคาในเท็กซัสตะวันตกกลาง ( WTI ) น้ำมันดิบ ( จาก 3 มกราคม 2554 ถึงวันที่ 30 ธันวาคม 2554 ) จะถูกใช้เพื่อทดสอบการพยากรณ์อนุกรมเวลาเชิงเส้นแบบดั้งเดิมและวิธีการ ขั้นสูงตรรกศาสตร์คลุมเครือระบบการพยากรณ์ วิธีการการจำลองมอนติคาร์โลการศึกษาและวิเคราะห์บรรจบจะใช้แสดงถึงประสิทธิผลของการนำเสนอประเภทของวิธีการเปรียบเทียบกับระบบฟัซซี่ 1 คู่วิธีการพยากรณ์ .