<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Нечётко – хаотическое прогнозирование временных рядов

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorРотштейн, А. П.uk
dc.contributor.authorКательников, Д. И.uk
dc.contributor.authorRotshtein, A.en
dc.contributor.authorKatielnikov, Denys Ivanovychen
dc.titleНечётко – хаотическое прогнозирование временных рядовru
dc.title.alternativeFuzzy-chaotic forecasting of time seriesen
dc.date.issued2014-08-01
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationРотштейн, А. П. Нечётко – хаотическое прогнозирование временных рядов [Текст] / А. П. Ротштейн, Д. И. Кательников // Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. - 2014. - № 1. - С. 42-55.uk
dc.relation.urihttp://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/332
dc.identifier.issn2311-2662
dc.identifier.issn1681-7893
dc.identifier.udc681.5.015:007
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/3229
dc.description.abstractВ статье предложен метод прогнозирования временных рядов на основе интеграции нечёткой логики и теории хаоса. Применение теории хаоса позволяет повысить точность прогнозирования за счёт определения оптимальной структуры нейро-нечёткой модели прогнозирования.ru
dc.description.abstractВ статье предложен метод прогнозирования временных рядов на основе интеграции нечёткой логики и теории хаоса. Применение теории хаоса позволяет повысить точность прогнозирования за счёт определения оптимальной структуры нейро-нечёткой модели прогнозирования.uk
dc.description.abstractThis paper proposes a method for time series forecasting based on the integration of fuzzy logic and chaos theory. Application of chaos theory allows to improve the accuracy of forecasting by determining the optimal structure of the neuro-fuzzy model.en
dc.subjectпрогнозирование временных рядовru
dc.subjectнейро-нечёткая система выводаru
dc.subjectтеория хаосаru
dc.subjectвремя задержкиru
dc.subjectразмерность фазового портретаru
dc.subjecttime series forecastingen
dc.subjectneuro-fuzzy inference systemen
dc.subjectchaos theoryen
dc.subjectdelay timeen
dc.subjectphase portrait dimensionen
dc.typeArticle
dc.language.isoruru
dc.date.accessioned2016-01-15T13:49:00Z
dc.date.available2016-01-15T13:49:00Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
330.pdf
Розмір:
772,73 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
132 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. 2014. № 1
Наукові видання каф. ПЗ