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퍼지 시계열 예측을 위한 개선된 Particle Swarm Optimization 기법 (Advanced Particle Swarm Optimization Technique for Fuzzy Time Series Forecasting)

  • 박진일;이대종;전명근
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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    • pp.11-12
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    • 2008

  • 퍼지 시계열 예측은 전체 퍼지 구간에 따른 퍼지 소속 함수의 개수와 범위에 따라서 예측성능에 많은 영향을 미치고 있으며, 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 다수 객체들의 학습 및 군집 특성을 이용한 Particle Swarm Optimization기법을 도입하였다. 제안된 방법에서는 군집의 최적 객체를 전체 최적해와 각각의 퍼지 소속 함수들에 대한 최적해로 구분하여 탐색하는 기법을 제안한다. 실제 시계열 데이터를 이용한 실험을 통하여 기존의 연구 결과들과 비교함으로써 제안된 방법의 우수한 성능을 가짐을 검증하였다.

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