論文の概要: A New Self-organizing Interval Type-2 Fuzzy Neural Network for Multi-Step Time Series Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08010v1
• Date: Wed, 10 Jul 2024 19:35:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-12 21:39:04.182536
• Title: A New Self-organizing Interval Type-2 Fuzzy Neural Network for Multi-Step Time Series Prediction
• Title（参考訳）: マルチステップ時系列予測のための自己組織型インターバル型2ファジィニューラルネットワーク
• Authors: Fulong Yao, Wanqing Zhao, Matthew Forshaw, Yang Song,
• Abstract要約: 本稿では,マルチステップ時系列予測のための複数出力(SOIT2FNN-MO)を備えた新しい自己組織化間隔型2ファジィニューラルネットワークを提案する。 予測精度,不確実性処理,モデル解釈可能性を改善するため,9層ネットワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.546043411729206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a new self-organizing interval type-2 fuzzy neural network with multiple outputs (SOIT2FNN-MO) for multi-step time series prediction. Differing from the traditional six-layer IT2FNN, a nine-layer network is developed to improve prediction accuracy, uncertainty handling and model interpretability. First, a new co-antecedent layer and a modified consequent layer are devised to improve the interpretability of the fuzzy model for multi-step predictions. Second, a new transformation layer is designed to address the potential issues in the vanished rule firing strength caused by highdimensional inputs. Third, a new link layer is proposed to build temporal connections between multi-step predictions. Furthermore, a two-stage self-organizing mechanism is developed to automatically generate the fuzzy rules, in which the first stage is used to create the rule base from empty and perform the initial optimization, while the second stage is to fine-tune all network parameters. Finally, various simulations are carried out on chaotic and microgrid time series prediction problems, demonstrating the superiority of our approach in terms of prediction accuracy, uncertainty handling and model interpretability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチステップ時系列予測のための複数出力(SOIT2FNN-MO)を備えた新しい自己組織化間隔型2ファジィニューラルネットワークを提案する。 従来の6層IT2FNNと異なり、予測精度、不確実性処理、モデル解釈可能性を改善するために9層ネットワークが開発された。 まず,多段階予測のためのファジィモデルの解釈性を改善するために,新しい共役層と修正共役層を考案した。 第二に、新しい変換層は、高次元入力による消滅した規則発射強度の潜在的な問題に対処するように設計されている。 第三に、多段階予測間の時間的接続を構築するために、新しいリンク層を提案する。 さらに、ファジィルールを自動的に生成する2段階自己組織化機構を開発し、第1段階を使用してルールベースを空から作成し、初期最適化を行い、第2段階は全てのネットワークパラメータを微調整する。 最後に,カオスおよびマイクログリッドの時系列予測問題に対して,予測精度,不確実性処理,モデル解釈可能性の観点から,提案手法の優位性を示すシミュレーションを行った。

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