Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 150 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

150
10. [Kuo, 2001] Kuo, R. J. A sales forecasting system based on fuzzy neural
network with initial weights generated by genetic algorithm / R. J. Kuo // Eu-
ropean Journal of Operational Research Volume 129, Issue 3, 16 March
2001, P. 496-517.
11.
[Sabic, 1991] Sabic, D.A. Evaluation on fuzzy linear regression models /
D. A. Sabic, W. Pedrycr // Fuzzy Sets and Systems. – 1991 – №23. – Р. 51-63.
12.
[Tanaka, 1982] Tanaka, H. Linear regression analysis with fuzzy model /
H. Tanaka, S. Uejima, K. Asai // IEEE Transactions on Systems, Man and
Cybernetics. –
1982. – №12(6). – Р. 903-907.
13.
[Tsenga, 2001] Tsenga, F. M. Fuzzy ARIMA model for forecasting the for-
eign exchange market / F. M. Tsenga, G. H. Tzengb, H. C. Hsiao-Cheng Yua //
Fuzzy Sets and Systems. –
2001. – №118.
14. [Yu, 2008] Yu, T. A bivariate fuzzy time series model to forecast the TAIEX
/ T. Yu, K. Huarng // Expert systems with Applications. – 2008. –Vol. 34, Is-
sue 4.
15.
[Батыршин и др., 2007] Батыршин, И. З. Нечеткие гибридные системы.
Теория и практика / И. З. Батыршин, А. О. Недосекин, А. А. Стецко и
др. – М. : ФИЗМАТЛИТ, 2007. – 208 с.
16.
[Борисов и др., 2007] Борисов, В. В. Нечеткие модели и сети /
В.
В. Борисов, В. В. Круглов, А. С. Федулов. – М. : Горячая линия – Те-
леком, 2007. – 284 с.
17.
[Глебов, 2006] Глебов, А. А. «Модель краткосрочного прогнозирования
электропотребления
с помощью нейро-нечетких систем» / А. А. Глебов //
Южно-Российский
вестник геологии, географии и глобальной энергии. –
2006.
– №7(20). – С. 142-146.
18.
[Полещук, 2000] Полещук, О. М. Выявление существенных показателей
при работе с нечеткой информацией / О. М. Полещук // Автоматизация
и компьютеризация информационной техники и технологии. Научные
труды. Вып. 308. – М. : МГУЛ, 2000. – 220 с.

Страницы