Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 285 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

285
ГЛ А ВА 6. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ НЕЧЕТКОГО
МОДЕЛИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ И АНАЛИЗА
НЕЧЕТКИХ ТЕНДЕНЦИЙ
Введение
Для исследования результативности предложенного структурно-
лингвистического подхода моделирования ВР разработана программная систе-
ма FuzzyTend для нечеткого моделирования и анализа нечетких тенденций вре-
менных рядов [Афанасьева и др., 2009], реализующая принципы построения
интеллектуальных систем анализа ВР, изложенные в главе 5.
Отличительными особенностями программной системы FuzzyTend явля-
ются:
1. Решение новых задач анализа нового объекта
ВР – нечеткой тенденции.
Выявление новых закономерностей поведения ВР в форме продукционных пра-
вил зависимостей между элементарными нечеткими тенденциями:
2. Автоматизация построения и поиска наилучшей модели ВР по ком-
плексу критериев при допустимом уровне погрешности.
3. Высокая интерпретируемость результатов и отсутствие требований к
математической подготовке конечных пользователей в области анализа ВР.
4. Решение
комплекса задач Time Series Data Mining (TSDM).
6.1. Программная система моделирования временных рядов
на основе элементарных нечетких тенденций FuzzyTen
d
Программная система FuzzyTend реализована в виде пакета прикладных
программ. Данный пакет содержит в себе шесть параметрических нечетких мо-
делей ВР и одну нейросетевую модель, каждая из которых имеет две модифи-
кации на основе включения/выключения алгоритма отбора правил. Совокуп-
ность нечетких моделей включает авторские нечеткие модели временных рядов
на основе
элементарных нечетких тенденций F2S, F1N, F3N1S, а также нечет-

Страницы