電気工学および電子技術ジャーナル

技術経済予測に向けたニューロファジーアプローチ

ドロレス・デ・グロフ、モハマド・ダバス、ペランブール・ニーラカンタ

本論文で提案されているのは、技術経済的勝利で y について収集された一連の事後情報に基づいて、従属変数 y の事前予測の詳細を確認することを目的としたファジー推論エンジン(FIE)このエンジンで構築された FIE は人工ニューラル ネットワーク (ANN) に準拠しており、推定された ANN の結果は、利用可能な一連の事後のデータに対する事前の時間枠 (t) での y(t ）の時間的変化の予測をもたらします。 ただし、利用可能な事後データはまばらで、堅実な予測には慎重です。次に、テスト ANN は、これらの疑似コピーを、確実な予測/予測スケジュールに向けたトレーニング入力として使用します。あると見なされ、慎重ファジーです。 ANN は FIE の実現に関連しています。通信会社 (telco) のワイヤリングセンターにおける ADSL 販売と設備の詳細に関する実際の技術経済データセットを使用して、提案された FIE の有効性をテストし、説明した予測方法を検証します。