РОЗРОБКА ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ НЕЧІТКИХ ЧАСОВИХ РЯДІВ

Ya. V. Pyrohova; T. H. Yemelianenko

doi:10.15421/291207

РОЗРОБКА ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ НЕЧІТКИХ ЧАСОВИХ РЯДІВ

Ya. V. Pyrohova, T. H. Yemelianenko

Анотація

Створено інформаційну технологію для побудови прогнозів нечітких часових рядів на базі нечіткої логіки з використанням генетичного алгоритму. Розглянутий підхід покладено до основи розробленого програмного продукту Fuzzy_Forecassting, який створено у середовищі Eclipse на мові програмування Java.

Ключові слова

нечітка логіка; нечіткий часовий ряд; прогнозування; генетичний алгоритм; програмний продукт; гідрогеохімічний моніторинг

Повний текст:

PDF

Посилання

Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / А.В. Леоненков. – СПб., 2005. – 736 с.

Мамедова М.Г. Нечеткая логика в прогнозировании демографических аспектов рынка труда / М.Г. Мамедова, З.Г. Джабраилова // Сб. Трудов НИУЦ по труду и социальным проблемам. – 2005.

Хмелевой С.В. Инструментальные средства для создания базы знаний на основе нечетких продукций, настраиваемых с помощью генетических алгоритмов./ С.В. Хмелевой, Ю.А. Скобцов, А.М. Фонотов //Сучасні тенденції розвитку іформаційних технологій в науці, освіті та економіці: Матер. ІІ Всеукр. науково-практ. конф. 8–10 квітня 2008 р. – Луганськ: Альма-матер. – 2008. – С.103–105.

Shyi-Ming Chen. Forecasting Enrollments of Students by Using Fuzzy Time Series and Genetic Algorithms / Shyi-Ming Chen, Nien-Yi Chung // Information and Management Sciences. – Vol. 17, № 3. 2006.

Song Q. Fuzzy time series and its models. / Q. Song,

B.S. Chissom B.S. // Fuzzy Sets and Syst. – № 54, – 1993.

Song Q. Forecasting enrollments with fuzzy time series – part 1./ Q. Song, B.S. Chissom // Fuzzy Sets and Syst. – № 54, – 1993.

Song Q. Forecasting enrollments with fuzzy time series – part 2./ Q. Song, B.S. Chissom B.S. // Fuzzy Sets and Syst. – № 54, – 1993.

Chen S.-M. Forecasting Enrollments Based on Fuzzy Time Series // Fuzzy Sets and Syst. – 81.1996.

Şah, M. Forecasting Enrollment Model Based on First-Order Fuzzy Time Series. / Degtiarev, K.Y. // Proc. Int. Conf. Computational Intelligence. – 2004.

Shyi-Ming Chen. Forecasting Enrollments of Students by Using Fuzzy Time Series and Genetic Algorithms / Nien-Yi Chung // Information and Management Sciences. – Vol. 17. – Number 3. – 2006. – P. 1–7.

Cheng, Ching-Hsue. Predicting daily ozone concentration maxima using fuzzy time series based on a two-stage linguistic partition method / Ching-Hsue Cheng, Sue-Fen Huang, Hia-Jong Teoh // Computers & Mathematics with Applications. – Vol. 62, Issue 4. – 2011. – P. 2016–2028.

Zounemat-Kermani. Using adaptive neuro-fuzzy inference system for hydrological time series prediction / Mohammad Teshnehlab // Applied Soft Computing. – Vol. 8, Issue 2. – 2008. – P. 928–936.

S. Marsili-Libelli. Fuzzy pattern recognition of circadian cycles in ecosystems / S. Marsili-Libelli // Ecological Modelling. – Vol. 174, Issues 1–2. – 2004. – P. 67–84.

Elisabetta Giusti. Spatio-temporal dissolved oxygen dynamics in the Orbetello lagoon by fuzzy pattern recognition / Elisabetta Giusti, Stefano Marsili-Libelli // Ecological Modelling. – Vol. 220, Issue 19. – 2009. – P. 2415–2426.

Alexandra P. Development of rainfall–runoff models using Takagi–Sugeno fuzzy inference systems / Alexandra P. Jacquin, Asaad Y. Shamseldin // Journal of Hydrology. – Vol. 329, Issues 1–2. – 2006. – P. 154–173.

DOI: http://dx.doi.org/10.15421/291207