Нечеткий метод группового учета аргументов при неопределенных входных данных

Abstract

Предложено развитие нечеткого метода группового учета аргументов (НМГУA) для случая, когда входные переменные заданы нечетко в виде интервалов неопределенности. Построена математическая модель задачи нахождения оптимальной модели при нечетких исходных данных. Предложен алгоритм НМГУА с нечеткими входами. Приведены результаты экспериментальных исследований этого алгоритма в задаче прогнозирования на фондовом рынке.

The Fuzzy GMDH is extended for the case of fuzzy input data given in the form of uncertainty intervals. The mathematical model of this problem was constructed and the corresponding algorithm suggested: so called FGMDH with fuzzy inputs. The experimental investigations of the suggested algorithm were carried put and their results are presented for the problem of stock exchange forecasting.

Запропоновано розвиток нечіткого методу групового урахування аргументів (НМГУА) для випадку, коли вхідні змінні задані нечітко у вигляді інтервалів невизначеності. Побудовано математичну модель задачі знаходження оптимальної моделі за нечітких вихідних даних. Запропоновано алгоритм НМГУА із нечіткими входами. Наведено результати експериментальних досліджень цього алгоритму в задачі прогнозування на фондовому ринку.