Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 253 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

253
tрttRрt
~
),()(
~
~
.
Результатом моделирования является база правил {R(t,t-р)} нечеткой сис-
темы логического вывода, выражающая нечеткую зависимость следования эле-
ментарных тенденций, извлеченная из НВР, пример которой с частотной харак-
теристикой каждого правила для р=1 представлен в таблице 5.2.
Таблица 5.2
Таблица правил для типов тенденций
Номер Правило Частота
0 if ((Input0 is Падение)) then (Output is Рост) 3
1 if ((Input0 is Рост)) then (Output is Рост) 1
2 if ((Input0 is Рост)) then (Output is Падение) 2
3 if ((Input0 is Падение)) then (Output is Падение)2
Результатами прогноза являются параметры элементарной тенденции,
выражающие тип и интенсивность будущих изменений, нечеткую и числовую
оценки уровней ВР. Полученный результат может иметь лингвистическую,
лингвистическо-графическую интерпретацию (см. рис. 5.11) и числовую при
дефаззификации с помощью операции DeFuzzy ACL-шкалы.
П
П
Р
Р
Р
РС
П
П
П
п
С
Р
1234567891011121314
t
F(t)
Рис. 5.11. Лингвистический ряд типов ЭТ
Структурная схема построения модели F2S приведена на рисунке 5.12.

Страницы