Використання нечіткої міри для подолання невизначеності довгострокових прогнозів на основі екстраполяцій

The method to overcome the uncertainty of long-term predictions, performed in the form of extrapolations based on the observational data, which are represented by the variation series or uniform, monotonous time series, with using the fuzzy measure is proposed. For the approximating models in the fo...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2013
Автори: Stefanyshyna-Gavryliuk, Yu. D., Stefanyshyn, D. V.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2013
Онлайн доступ:http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/33948
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:System research and information technologies

Репозитарії

System research and information technologies
id journaliasakpiua-article-33948
record_format ojs
spelling journaliasakpiua-article-339482014-12-22T16:59:48Z The use of fuzzy measure to overcome the uncertainty of long-term predictions based on extrapolations Использование нечеткой меры для преодоления неопределенности долгосрочных прогнозов на основе экстраполяций Використання нечіткої міри для подолання невизначеності довгострокових прогнозів на основі екстраполяцій Stefanyshyna-Gavryliuk, Yu. D. Stefanyshyn, D. V. The method to overcome the uncertainty of long-term predictions, performed in the form of extrapolations based on the observational data, which are represented by the variation series or uniform, monotonous time series, with using the fuzzy measure is proposed. For the approximating models in the form of extrapolations in case of variation series the probability distribution functions are used, and in case of time-series the trends are used. Different variants of approximating models are considered as expert evaluations. The results of forecasting are processed using methods of the theory of fuzzy sets and fuzzy logic. It is shown that in order to overcome linguistic uncertainty of forecast results, obtained using different extrapolation models, the fuzzy variables the functions of which are set by means of the values of the reliability of hypotheses about the probability distribution functions and the coefficients of determination for trends, may be used. Предложен метод преодоления неопределенности долгосрочных прогнозов, выполненных в форме экстраполяций на основе данных наблюдений, которые представлены вариационными рядами или однородными, монотонными рядами динамики, с использованием нечеткой меры. Для вариационных рядов в качестве аппроксимирующих моделей-экстраполяций используются функции распределения вероятности, для рядов динамики — тренды. Разные варианты моделей-экстраполяций рассматриваются как экспертные оценки. Результаты прогнозирования обрабатываются с помощью методов теории нечетких множеств и нечеткой логики. Показано, что для преодоления лингвистической неопределенности результатов прогнозирования, полученных с помощью разных моделей-экстраполяций, могут использоваться нечеткие переменные, функции принадлежности которых устанавливаются по значениям достоверностей гипотез относительно функций распределения вероятности или коэффициентов детерминации для трендов. Запропоновано метод подолання невизначеності довгострокових прогнозів, виконаних у формі екстраполяцій на основі даних спостережень, що представлені варіаційними рядами або однорідними, монотонними рядами динаміки, з використанням нечіткої міри. Для варіаційних рядів в якості апроксимуючих моделей-екстраполяцій використовуються функції розподілу ймовірності, для рядів динаміки — тренди. Різні варіанти моделей-екстраполяцій розглядаються як експертні оцінки. Результати прогнозування обробляються за допомогою методів теорії нечітких множин та нечіткої логіки. Показано, що для подолання лінгвістичної невизначеності результатів прогнозування, отриманих за допомогою різних моделей-екстраполяцій, можуть використовуватися нечіткі змінні, функції належності яких встановлюються за значеннями достовірностей гіпотез щодо функцій розподілу ймовірності або коефіцієнтів детермінації для трендів. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2013-12-16 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/33948 System research and information technologies; No. 4 (2013); 99-110 Системные исследования и информационные технологии; № 4 (2013); 99-110 Системні дослідження та інформаційні технології; № 4 (2013); 99-110 2308-8893 1681-6048 uk http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/33948/30515 Copyright (c) 2021 System research and information technologies
institution System research and information technologies
collection OJS
language Ukrainian
format Article
author Stefanyshyna-Gavryliuk, Yu. D.
Stefanyshyn, D. V.
spellingShingle Stefanyshyna-Gavryliuk, Yu. D.
Stefanyshyn, D. V.
Використання нечіткої міри для подолання невизначеності довгострокових прогнозів на основі екстраполяцій
author_facet Stefanyshyna-Gavryliuk, Yu. D.
Stefanyshyn, D. V.
author_sort Stefanyshyna-Gavryliuk, Yu. D.
title Використання нечіткої міри для подолання невизначеності довгострокових прогнозів на основі екстраполяцій
title_short Використання нечіткої міри для подолання невизначеності довгострокових прогнозів на основі екстраполяцій
title_full Використання нечіткої міри для подолання невизначеності довгострокових прогнозів на основі екстраполяцій
title_fullStr Використання нечіткої міри для подолання невизначеності довгострокових прогнозів на основі екстраполяцій
title_full_unstemmed Використання нечіткої міри для подолання невизначеності довгострокових прогнозів на основі екстраполяцій
title_sort використання нечіткої міри для подолання невизначеності довгострокових прогнозів на основі екстраполяцій
title_alt The use of fuzzy measure to overcome the uncertainty of long-term predictions based on extrapolations
Использование нечеткой меры для преодоления неопределенности долгосрочных прогнозов на основе экстраполяций
description The method to overcome the uncertainty of long-term predictions, performed in the form of extrapolations based on the observational data, which are represented by the variation series or uniform, monotonous time series, with using the fuzzy measure is proposed. For the approximating models in the form of extrapolations in case of variation series the probability distribution functions are used, and in case of time-series the trends are used. Different variants of approximating models are considered as expert evaluations. The results of forecasting are processed using methods of the theory of fuzzy sets and fuzzy logic. It is shown that in order to overcome linguistic uncertainty of forecast results, obtained using different extrapolation models, the fuzzy variables the functions of which are set by means of the values of the reliability of hypotheses about the probability distribution functions and the coefficients of determination for trends, may be used.
publisher The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
publishDate 2013
url http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/33948
work_keys_str_mv AT stefanyshynagavryliukyud theuseoffuzzymeasuretoovercometheuncertaintyoflongtermpredictionsbasedonextrapolations
AT stefanyshyndv theuseoffuzzymeasuretoovercometheuncertaintyoflongtermpredictionsbasedonextrapolations
AT stefanyshynagavryliukyud ispolʹzovanienečetkojmerydlâpreodoleniâneopredelennostidolgosročnyhprognozovnaosnoveékstrapolâcij
AT stefanyshyndv ispolʹzovanienečetkojmerydlâpreodoleniâneopredelennostidolgosročnyhprognozovnaosnoveékstrapolâcij
AT stefanyshynagavryliukyud vikoristannânečítkoímíridlâpodolannâneviznačenostídovgostrokovihprognozívnaosnovíekstrapolâcíj
AT stefanyshyndv vikoristannânečítkoímíridlâpodolannâneviznačenostídovgostrokovihprognozívnaosnovíekstrapolâcíj
AT stefanyshynagavryliukyud useoffuzzymeasuretoovercometheuncertaintyoflongtermpredictionsbasedonextrapolations
AT stefanyshyndv useoffuzzymeasuretoovercometheuncertaintyoflongtermpredictionsbasedonextrapolations
first_indexed 2024-04-08T15:03:55Z
last_indexed 2024-04-08T15:03:55Z
_version_ 1795779341616939008