Bağımlı değişkenin simetrik bulanık sayı olması durumunda parametre tahmini
Öz
Bu çalmada, baml deikenin simetrik bulank say olmas durumunda, regresyon modelinin
parametrelerinin tahmin edilmesi için, bulank çkarsama sistemine dayal uyarlamal an (ANFIS)
kullanld bir algoritma ve bulank robust regresyon’a dayal bir algoritma ele alnarak parametre tahmini
yaplmtr. Bulank robust regresyon ve ANFIS’in kullanld algoritmadan elde sonuçlar Dimond (1988)
tarafndan önerilen yöntemden elde edilen sonuçlar ile karlatrlmtr.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- D.H. Hong, Hwang, C.,2004, Extended fuzzy regression model using regularization method, Information Science, 164, 31-46.
- H. Ishibuchi, M. Nei, 2001, Fuzzy Regression using Asymmetric Fuzzy Coefficients and Fuzzied Neural Networks, Fuzzy Sets and Systems, 119, 273–290.
- D. James, W. Donalt, 1999, Fuzzy Number Neural Networks, Fuzzy Sets and Systems,108, 49-58.
- S. Jozsef, 1992, On the e_ect of linear data transformation in the possibilistic fuzzy linear regression, Fuzzy Sets and Systems,45, 185-188.
- J. Jyh-Shing Roger, 1993, ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System, IEEE Transaction on Systems, Man and Cybernetics, 23(3), 665-685
- C. Kao, CL. Chyu,2003, Least-squares estimates in fuzzy regression analysis. Eur. J. Operational Res ,148, 426–35.
- K.S. Kula, A. Apayd n, 2008, Fuzzy Robust Regression Analysis Based on the Ranking of Fuzzy Sets, International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 16, 663-681.
- D. T. Redden, W.H. Woddall,1996, Further examination of fuzzy linear regression, Fuzzy Sets and Systems 79, 203-211.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
30 Aralık 2010
Gönderilme Tarihi
23 Temmuz 2014
Kabul Tarihi
-
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2010 Cilt: 3 Sayı: 2