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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 366 - 372 (7page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2020.30.5.366
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퍼지 시계열은 시계열의 자료 수가 충분하지 않거나 자료의 구조가 특정 되지 않을 때에 효율적인 방법이다. 본 연구는 1901년부터 2019년까지 미국 메이저 리그에 소속된 16개 팀의 승률에 대한 종속성과 상관성을 이용하여 승률에 대한 예측을 위하여 퍼지 논리와 퍼지 분할 그리고 F-변환을 이용한다. 그리고 본 연구에서 제시된 퍼지 시계열의 결과를 전통적인 Arima 모형과 증가하는 자료에 대한 미분방정식을 이용하는 Grey 방법, 그리고 장단기기억(Long Short Term Memory, LSTM) 방법의 결과와 비교한다.
본 연구에서 제시된 퍼지 시계열 분석에 대한 효율성을 조사하기 위해 평균절대백분율오차와 편차와 오차의 비 그리고 상관관계를 사용한다.
본 연구에서 제시된 퍼지 시계열 분석에 대한 효율성을 조사하기 위해 평균절대백분율오차와 편차와 오차의 비 그리고 상관관계를 사용한다.
목차
요약
Abstract
1. Introduction
2. Methods
3. Experiment
4. Conclusion
References
참고문헌 (24)
참고문헌 신청
Q. Song and B. S. Chissom, “Forecasting enrollments with fuzzy time series? Part I,” Fuzzy Sets and Systems, vol. 54, pp. 1-9, 1993.
W. J. Lee and H. Y. Jung and J. H. Yoon and S. H. Choi, “A Novel Forecasting Method Based on FTransform and Fuzzy Time Series,” International J. Fuzzy System, vol. 19, pp. 1793-1802, 1993.
S. M. Chen, “Forecasting enrollments based on fuzzy time series,” Fuzzy Sets System, vol. 81, pp. 311-319, 1996.
I. Perfilieva, “Fuzzy transforms: theory and applications,” Fuzzy Sets System, vol. 157, pp. 993-1023, 2006.
P. Saxena, K. Sharma, and S. Easo, “Forecasting enrollments based on fuzzy time series with higher forecast accuracy rate,” Computer Technology Application, vol. 3 pp. 957-961, 2012.
W. J. Lee and H. Y. Jung and J. H. Yoon and S. H. Choi, “A Novel Forecasting Method Based on FTransform and Fuzzy Time Series,” International J. Fuzzy System, vol. 19, pp. 1793-1802, 1993.
S. M. Chen, “Forecasting enrollments based on fuzzy time series,” Fuzzy Sets System, vol. 81, pp. 311-319, 1996.
I. Perfilieva, “Fuzzy transforms: theory and applications,” Fuzzy Sets System, vol. 157, pp. 993-1023, 2006.
P. Saxena, K. Sharma, and S. Easo, “Forecasting enrollments based on fuzzy time series with higher forecast accuracy rate,” Computer Technology Application, vol. 3 pp. 957-961, 2012.
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