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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제19권 제1호
발행연도
2009.2
수록면
25 - 33 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (8)

2017

정규화 데이터 전처리 과정을 이용한 퍼지 시계열 예측
방영근 ,  이현중 ,  이철희 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2017.07 학술대회자료

2014

IR-ARMA 모델을 이용한 퍼지 시계열 예측
방영근 ,  심재선 ,  송우창 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2014.07 학술대회자료

2013

DBKM을 이용한 퍼지 시계열 예측
방영근 ,  심재선 ,  이철희 대한전기학회 학술대회 논문집 2013.07 학술대회자료

2009

러프 집합 기반 적응 모델 선택을 갖는 다중 모델 퍼지 예측 시스템 구현과 시계열 예측 응용
방영근 ,  이철희 한국지능시스템학회 논문지 2009.02 학술저널

2008

상관해석을 기반으로 한 데이터의 전처리와 오차 보정을 갖는 퍼지 시계열 예측
방영근 ,  이철희 대한전기학회 학술대회 논문집 2008.07 학술대회자료
러프집합을 이용한 모델선택을 갖는 퍼지 시계열 예측
방영근 ,  이철희 대한전기학회 학술대회 논문집 2008.07 학술대회자료
상관해석을 기반으로 한 데이터의 전처리와 오차 보정을 갖는 퍼지 시계열 예측
방영근 ,  이철희 대한전기학회 학술대회 논문집 2008.07 학술대회자료
러프집합을 이용한 모델선택을 갖는 퍼지 시계열 예측
방영근 ,  이철희 대한전기학회 학술대회 논문집 2008.07 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
최근 시계열 예측에 결론부에 선형식을 갖는 TS 퍼지 모델이 많이 이용되고 있는데, 이의 예측 성능은 정상성과 같은 데이터의 특성과 밀접한 관련이 있다. 그러므로 본 논문에서는 특히 비정상 시계열 예측에 매우 효과적인 새로운 예측 기법 을 제안하였다. 시계열의 패턴이나 규칙성을 잘 끌어내기 위한 데이터 전처리 과정을 도입하고 다중 모델 TS 퍼지 예측기를 구성한 뒤, 러프집합을 이용한 적응 모델 선택 기법에 의해 입력 데이터의 특성에 따라 가변적으로 적합한 예측 모델을 선택하여 시계열 예측이 수행되도록 하였다. 마지막으로 예측 오차를 감소시키기 위하여 오차 보정 메커니즘을 추가함으로써 예측 성능을 더욱 향상시켰다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 성능을 검증하였다, 제안된 기법은 예측 모델 구현과 예측 수행 과정에서 시계열 데이터의 특성들을 잘 반영할 수 있으므로 불확실성과 비정상성을 갖는 시계열의 예측에 매우 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.
#비정상 시계열 #데이터 전처리 #TS퍼지 모델 #러프집합 #적응모델 선택 #오차 보정 #nonstationary time series #data preprocessing #TS fuzzy model #rough sets #adaptive model selection #error compensation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 다중 모델 퍼지 예측 시스템의 구성
3. 데이터의 전처리
4. 다중 모델 퍼지 예측기의 구현
5. 적응 모델 선택 메커니즘
6. 오차 보정 메커니즘
7. 컴퓨터 시뮬레이션 및 검토
8. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
1. [단행본] - George J / 1995 / Fuzzy Sets and Fuzzy Logic Theory and Applications / Prentice-Hall google schola 2. [단행본] - G.Janazcek / 1993 / Time Series Forecasting, Simulation, Applications / Ellis Horwood google schola 3. [학술대회논문] - K.Ozawa / 1999 / Fuzzy Time-Series Model of Electric Power Consumption / IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineer-ing : 1195 ~ 1198 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Juhong Nie / 1997 / Nonlinear Time-Series Forecasting A Fuzzy Neural Approach / Neuro computing 16 : 66 ~ 76 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Daijin Kim / 1997 / Forecasting Tim S-eries with Genetic Fuzzy Predictor Ensemble / IEEE Trans. on Fuzzy Systems 5 : 523 ~ 535 google schola

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