Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 196 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

196
Общая нечеткая тенденция характеризует поведение всего НВР и пред-
ставима в виде последовательности локальных, а значит и элементарных нечет-
ких тенденций
},...,,{
21 m
G
при m=n.
Последовательность элементарных тенденций, образующая локальную
или общую нечеткую тенденций НВР, может быть представлена моделью не-
четкой тенденции в результате применения «вычислительной» операции Union
ACL-шкалы и операции объединения элементарных тенденций.
Таким образом, для любого НВР может быть построен временной ряд
элементарных НТ и временной ряд локальных НТ.
Утверждение 4.6. Исходный нечеткий временной ряд может быть пред-
ставлен в виде нечеткого временного ряда элементарной тенденций
],1[},,{ nit
ii
, нечеткого временного ряда локальных тенденций
nnnjNtN
jj
1],1,1[},,{
.
Резюмируя, отметим следующее:
1. Модели элементарной, локальной, общей НТ нечеткого временного ря-
да обладают общей структурой.
2. Локальная и общая нечеткие тенденции НВР могут быть выражены че-
рез временной ряд элементарных НТ.
3. Временной ряд элементарных НТ является инвариантным средством
лингвистического представления поведения любого НВР.
4. Представление временных рядов в виде нечетких
временных рядов и
временных рядов элементарных нечетких тенденций позволяет учитывать при
их анализе дополнительные знания в виде семантики прикладной области за
счет использования контекстно-зависимых нечетких меток.
Гранулярная трактовка нечеткой тенденции
В рамках направления Data Mining временных рядов, нечеткие уровни
нечеткого временного ряда интерпретируются с позиции теории нечеткой логи-
ки point-wise нечеткими
ограничениями (pw-ограничения).

Страницы