Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 246 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

246
Контрольные вопросы
1. Для чего нужно извлечение правил из нечетких временных рядов?
2.
Перечислите параметры задачи базы знаний.
3.
Какие меры ассоциации используются при нечеткой импликации?
4.
Как генерируются правила базы знаний системы?
5.7. Моделирование ВР на основе нечетких тенденций
Моделирование ВР имеет целью решение задач определения и объясне-
ния природы, а также прогнозирования временного ряда. Для этого модель ВР
должна быть идентифицирована и формально описана. Основа модели – зави-
симость (формула, правила), связывающая элементы ряда. Построение зависи-
мости есть процесс извлечения знаний.
В
предыдущих разделах были рассмотрены задачи сегментации, класте-
ризации, классификации и извлечения знаний из ВР в терминах элементарной,
локальной
и общей нечетких тенденций, каждая из которых выражает поведе-
ние ВР на своем уровне иерархии. Исходя из этого, прогнозирование исходного
ВР
будем рассматривать как получение многоуровневого прогноза: в терминах
общей,
локальной, элементарной тенденций, при этом получение прогнозных
значений
нечетких и четких уровней ВР обеспечивается «оценочными» опера-
циями ACL-шкалы. Отметим, что модель для прогноза в терминах общей тен-
денции основывается на распознавании и классификации общей НТ, рассмот-
ренных в предыдущих разделах, и соответствует систематической долговре-
менной компоненте в поведении ВР. В основу моделирования поведения ВР в
терминах
элементарной и локальной нечетких тенденций положим предполо-
жение о развитии системы как результата зависимости нечеткой тенденции от
значений
нечетких тенденций в предыдущие моменты времени. Таким образом,
структуру
модели ВР будем выражать нечетким разностным уравнением
d-го
порядка:

Страницы