Fuzzy Time Series Prediction with Data Preprocessing and Error Compensation Based on Correlation Analysis

상관해석을 기반으로 한 데이터의 전처리와 오차 보정을 갖는 퍼지 시계열 예측

유동적 비선형 특성을 보이는 혼돈 시계열에 대한 정확한 예측을 위해 예측 입력으로 차분 데이터를 사용하면 보다 나은 예측이 가능하다. 그러므로 본 논문에서는 상관 해석에 기반한 데이터의 전처리를 통해 적절한 최적 차분 간격 후보군을 선정하고 이들 각각에 대한 TS 퍼지 예측기로 다중 모델을 구성하여 성능 지수 평가에 의해 최적의 퍼지 예측기를 선택하여 예측을 수행하도록 하였으며, TS 퍼지 규칙 후건부에서 결정되는 예측 출력에 상관 해석에 기반한 오차 보정 메거니즘을 추가함으로써 예측 성능을 더욱 향상시킬 수 있도록 하였다.