Study of Efficiency of Fuzzy GMDH with Different Forms of Partial Descriptions and Adaptation Algorithms in Prognosis Problems
Yuriy P. Zaychenko, I.O. Zayets · Journal of Automation and Information Sciences · 2008
Розглянуто нечіткий МГУА, який дозволяє будувати нечіткі прогнозуючі моделі в умовах невизначеності. Проведено експериментальні дослідження ефективності запропонованого НМГУА з частинними описами у вигляді квадратичних поліномів, ортогональних поліномів Чебишева, Лагерра та Фур’є. Досліджено ефективність застосування різних методів адаптації прогнозуючих моделей. Проведено порівняльний аналіз з чітким методом МГУА та нейронною мережею Back Propagation.