Нечеткий метод индуктивного моделирования в задачах прогнозирования макроэкономических показателей
Рассмотрен нечеткий метод группового учета аргументов. Изложены основные идеи и принципы метода и исследован вопрос адаптации полученных нечетких моделей при поступлении новой информации. Проанализировано влияние различных видов функций принадлежности на точность прогноза. Приводятся результаты эксп...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Системні дослідження та інформаційні технології |
|---|---|
| Дата: | 2003 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
2003
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50310 |
| 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: | Нечеткий метод индуктивного моделирования в задачах прогнозирования макроэкономических показателей / Ю.П. Зайченко // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2003. — № 3. — С. 25-45. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Рассмотрен нечеткий метод группового учета аргументов. Изложены основные идеи и принципы метода и исследован вопрос адаптации полученных нечетких моделей при поступлении новой информации. Проанализировано влияние различных видов функций принадлежности на точность прогноза. Приводятся результаты экспериментальных исследований применения метода для прогнозирования в макроэкономике.
Розглянуто нечіткий метод групового урахування аргументів. Викладено основні ідеї та принципи методу. Досліджено проблему адаптації отриманих нечітких моделей при надходженні нової інформації. Проаналізовано вплив різних видів функцій належності на точність прогнозування. Наведено результати експериментальних досліджень застосування методу для прогнозування в макроекономіці.
A fuzzy group method of data handling is considered. The basic ideas and principles of this method are presented. The problem of adaptation of the fuzzy models after obtaining of new experimental data is investigated. The influence of different membership functions of fuzzy coefficients on the forecast precision is analysed. The results of method applications of the fuzzy for macroeconomic indexes forecast are presented and discussed.
|
|---|---|
| ISSN: | 1681–6048 |