Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "complex neuro fuzzy system" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Intelligent financial time series forecasting: A complex neuro-fuzzy approach with multi-swarm intelligence
Autorzy:
Li, C.
Chiang, T. W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/331280.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
zbiór rozmyty
system neuronowo-rozmyty
optymalizacja rojem cząstek
szereg czasowy
complex fuzzy set
complex neuro fuzzy system
hierarchical multi swarm
particle swarm optimization (PSO)
recursive least squares estimator
time series forecasting
Opis:
Financial investors often face an urgent need to predict the future. Accurate forecasting may allow investors to be aware of changes in financial markets in the future, so that they can reduce the risk of investment. In this paper, we present an intelligent computing paradigm, called the Complex Neuro-Fuzzy System (CNFS), applied to the problem of financial time series forecasting. The CNFS is an adaptive system, which is designed using Complex Fuzzy Sets (CFSs) whose membership functions are complex-valued and characterized within the unit disc of the complex plane. The application of CFSs to the CNFS can augment the adaptive capability of nonlinear functional mapping, which is valuable for nonlinear forecasting. Moreover, to optimize the CNFS for accurate forecasting, we devised a new hybrid learning method, called the HMSPSO-RLSE, which integrates in a hybrid way the so-called Hierarchical Multi-Swarm PSO (HMSPSO) and the well known Recursive Least Squares Estimator (RLSE). Three examples of financial time series are used to test the proposed approach, whose experimental results outperform those of other methods.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2012, 22, 4; 787-800
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies