Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 149 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

149
2.
Какие существуют критерии для определения нечетких коэффициентов
модели?
3.
Какие вы знаете варианты методов на основе классификации «вход – вы-
ход»?
4.
В чем отличие модели ARIMA от ее нечеткого представления?
5.
Что такое нечеткие нейронные сети?
Библиографический список
1. [Alizadeh, 2009] Alizadeh, M. Forecasting Exchange Rates. A Neuro-Fuzzy
Approach / М. Alizadeh // IFSA-EUSFLAT 2009.
2.
[Bardossy, 1990] Bardossy, A. Note on fuzzy regression / A Bardossy //
Fuzzy Sets and Systems. – 1990. – №37 – Р. 65-75.
3.
[Bisserier, 2009] Bisserier, Amory. An Interval Approach for Fuzzy Linear
Regression with Imprecise Data / Amory Bisserier, Reda Boukezzoula, Syl-
vie Galichet // IFSA-EUSFLAT 2009.
4.
[Celmiņš, 1987] Celmiņš, A. Least squares model fitting to fuzzy vector data /
A. Celmiņš, // Fuzzy Sets and Systems. –
1987. – № 22(3). – Р. 245-269.
5.
[Diamond, 1988] Diamond, P. Fuzzy least squares / P. Diamond // Informa-
tion Sciences. –
1988. – №46(3). – Р. 141-157.
6.
[D'Urso, 2003] D'Urso, P. Linear regression analysis for fuzzy/crisp input
and fuzzy/crisp output data / P. D'Urso // Computational Statistics & Data
Analysis. –
2003. – №42 (1-2). – Р. 47-72.
7.
[Hojati, 2005] Hojati M. A simple method for computation of fuzzy linear
regression / M. Hojati, C. R. Bector, K. Smimou // European Journal of Op-
erational Research. –
2005. – №166. – Р. 172-184.
8. [Huarng, 2006] Huarng, K. The application of neural networks to forecast
fuzzy time series / K. Huarng // Physica. – 2006. – A 336. – Р. 481-491.
9.
[Krashei, 2008] Krashei, А. Improvement of Auto-Regressive Integrated
Moving Average Models using Fuzzy logic and Artificial Neural Nenworks /
А. Krashei // Neurocomputing, 2008.

Страницы