Исследование эффективности нечеткого МГУА с различными видами частных описаний и алгоритмами адаптации в задачах прогнозирования
Розглянуто нечіткий МГУА, який дозволяє будувати нечіткі прогнозуючі моделі в умовах невизначеності. Проведено експериментальні дослідження ефективності запропонованого НМГУА з частинними описами у вигляді квадратичних поліномів, ортогональних поліномів Чебишева, Лагерра та Фур’є. Досліджено ефектив...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Дата: | 2008 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2008
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/209126 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Исследование эффективности нечеткого МГУА с различными видами частных описаний и алгоритмами адаптации в задачах прогнозирования / Ю.П. Зайченко, И.О. Заец // Проблемы управления и информатики. — 2008. — № 2. — С. 118-129. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-209126 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Зайченко, Ю.П. Заец, И.О. 2025-11-14T11:01:29Z 2008 Исследование эффективности нечеткого МГУА с различными видами частных описаний и алгоритмами адаптации в задачах прогнозирования / Ю.П. Зайченко, И.О. Заец // Проблемы управления и информатики. — 2008. — № 2. — С. 118-129. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/209126 683.519 10.1615/JAutomatInfScien.v40.i4.50 Розглянуто нечіткий МГУА, який дозволяє будувати нечіткі прогнозуючі моделі в умовах невизначеності. Проведено експериментальні дослідження ефективності запропонованого НМГУА з частинними описами у вигляді квадратичних поліномів, ортогональних поліномів Чебишева, Лагерра та Фур’є. Досліджено ефективність застосування різних методів адаптації прогнозуючих моделей. Проведено порівняльний аналіз з чітким методом МГУА та нейронною мережею Back Propagation. The fuzzy group method of data handling is considered enabling the construction of fuzzy forecasting models under uncertainty. Experimental results of the efficiency of the suggested fuzzy GMDH with partial descriptions in the form of classical quadratic polynomials, orthogonal polynomials of Chebyshev, Lagerr and Fourier are presented. The efficiency of different adaptation algorithms for forecasting models was studied. The comparative analysis of the suggested fuzzy GMDH with classical GMDH and neural network Back Propagation is presented. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблемы управления и информатики Индуктивное моделирование с применением интервальных и нечетких методов Исследование эффективности нечеткого МГУА с различными видами частных описаний и алгоритмами адаптации в задачах прогнозирования Дослідження ефективності нечіткого МГУА з різними видами частинних описів та алгоритмами адаптації в задачах прогнозування The investigation of efficiency of fuzzy GMDH with different partial descriptions and adaptation algorithms in forecasting problems Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Исследование эффективности нечеткого МГУА с различными видами частных описаний и алгоритмами адаптации в задачах прогнозирования |
| spellingShingle |
Исследование эффективности нечеткого МГУА с различными видами частных описаний и алгоритмами адаптации в задачах прогнозирования Зайченко, Ю.П. Заец, И.О. Индуктивное моделирование с применением интервальных и нечетких методов |
| title_short |
Исследование эффективности нечеткого МГУА с различными видами частных описаний и алгоритмами адаптации в задачах прогнозирования |
| title_full |
Исследование эффективности нечеткого МГУА с различными видами частных описаний и алгоритмами адаптации в задачах прогнозирования |
| title_fullStr |
Исследование эффективности нечеткого МГУА с различными видами частных описаний и алгоритмами адаптации в задачах прогнозирования |
| title_full_unstemmed |
Исследование эффективности нечеткого МГУА с различными видами частных описаний и алгоритмами адаптации в задачах прогнозирования |
| title_sort |
исследование эффективности нечеткого мгуа с различными видами частных описаний и алгоритмами адаптации в задачах прогнозирования |
| author |
Зайченко, Ю.П. Заец, И.О. |
| author_facet |
Зайченко, Ю.П. Заец, И.О. |
| topic |
Индуктивное моделирование с применением интервальных и нечетких методов |
| topic_facet |
Индуктивное моделирование с применением интервальных и нечетких методов |
| publishDate |
2008 |
| language |
Russian |
| container_title |
Проблемы управления и информатики |
| publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Дослідження ефективності нечіткого МГУА з різними видами частинних описів та алгоритмами адаптації в задачах прогнозування The investigation of efficiency of fuzzy GMDH with different partial descriptions and adaptation algorithms in forecasting problems |
| description |
Розглянуто нечіткий МГУА, який дозволяє будувати нечіткі прогнозуючі моделі в умовах невизначеності. Проведено експериментальні дослідження ефективності запропонованого НМГУА з частинними описами у вигляді квадратичних поліномів, ортогональних поліномів Чебишева, Лагерра та Фур’є. Досліджено ефективність застосування різних методів адаптації прогнозуючих моделей. Проведено порівняльний аналіз з чітким методом МГУА та нейронною мережею Back Propagation.
The fuzzy group method of data handling is considered enabling the construction of fuzzy forecasting models under uncertainty. Experimental results of the efficiency of the suggested fuzzy GMDH with partial descriptions in the form of classical quadratic polynomials, orthogonal polynomials of Chebyshev, Lagerr and Fourier are presented. The efficiency of different adaptation algorithms for forecasting models was studied. The comparative analysis of the suggested fuzzy GMDH with classical GMDH and neural network Back Propagation is presented.
|
| issn |
0572-2691 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/209126 |
| citation_txt |
Исследование эффективности нечеткого МГУА с различными видами частных описаний и алгоритмами адаптации в задачах прогнозирования / Ю.П. Зайченко, И.О. Заец // Проблемы управления и информатики. — 2008. — № 2. — С. 118-129. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. |
| work_keys_str_mv |
AT zaičenkoûp issledovanieéffektivnostinečetkogomguasrazličnymividamičastnyhopisaniiialgoritmamiadaptaciivzadačahprognozirovaniâ AT zaecio issledovanieéffektivnostinečetkogomguasrazličnymividamičastnyhopisaniiialgoritmamiadaptaciivzadačahprognozirovaniâ AT zaičenkoûp doslídžennâefektivnostínečítkogomguazríznimividamičastinnihopisívtaalgoritmamiadaptacíívzadačahprognozuvannâ AT zaecio doslídžennâefektivnostínečítkogomguazríznimividamičastinnihopisívtaalgoritmamiadaptacíívzadačahprognozuvannâ AT zaičenkoûp theinvestigationofefficiencyoffuzzygmdhwithdifferentpartialdescriptionsandadaptationalgorithmsinforecastingproblems AT zaecio theinvestigationofefficiencyoffuzzygmdhwithdifferentpartialdescriptionsandadaptationalgorithmsinforecastingproblems |
| first_indexed |
2025-12-07T18:37:40Z |
| last_indexed |
2025-12-07T18:37:40Z |
| _version_ |
1850886048197902336 |