論文の概要: A Fuzzy Time Series-Based Model Using Particle Swarm Optimization and Weighted Rules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18825v1
• Date: Sat, 28 Oct 2023 21:24:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 16:19:40.250599
• Title: A Fuzzy Time Series-Based Model Using Particle Swarm Optimization and Weighted Rules
• Title（参考訳）: 粒子群最適化と重み付き規則を用いたファジィ時系列モデル
• Authors: Daniel Ortiz-Arroyo
• Abstract要約: ファジィ時系列で見られる最も正確なモデルの中で、高次のモデルが最も正確である。 本稿では,高次ファジィ時系列モデルの適用に関する3つの潜在的な限界に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: During the last decades, a myriad of fuzzy time series models have been proposed in scientific literature. Among the most accurate models found in fuzzy time series, the high-order ones are the most accurate. The research described in this paper tackles three potential limitations associated with the application of high-order fuzzy time series models. To begin with, the adequacy of forecast rules lacks consistency. Secondly, as the model's order increases, data utilization diminishes. Thirdly, the uniformity of forecast rules proves to be highly contingent on the chosen interval partitions. To address these likely drawbacks, we introduce a novel model based on fuzzy time series that amalgamates the principles of particle swarm optimization (PSO) and weighted summation. Our results show that our approach models accurately the time series in comparison with previous methods.
• Abstract（参考訳）: 過去数十年間、科学文献に無数のファジィ時系列モデルが提案されてきた。 ファジィ時系列に見られる最も正確なモデルの中で、高次モデルが最も正確である。 本稿では,高次ファジィ時系列モデルの適用に関する3つの潜在的な限界に対処する。 まず第一に、予測規則の妥当性は一貫性に欠ける。 第二に、モデルの順序が増加するにつれて、データの利用は減少する。 第三に、予測規則の均一性は、選択された間隔分割に非常に近いことが証明される。 これらの欠点に対処するために、ファジィ時系列に基づく新しいモデルを導入し、粒子群最適化(PSO)と重み付け和の原理に適合する。 提案手法は,従来の手法と比較して時系列を正確にモデル化する。

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