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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Системні дослідження та інформаційні технології
Date:2003
Main Author: Зайченко, Ю.П.
Format: Article
Language:Russian
Published: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2003
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50310
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary: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