ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







يجب تسجيل الدخول أولا

استخدام دالة الإشعاع الأساسية للشبكات العصبية RBF للتكهن بالمتسلسلات الزمنية المضببة

العنوان بلغة أخرى: Using Radial Basis Function Neural Networks "Rbfnns" To Forecasting With Fuzzy Time Series
المصدر: مجلة تكريت للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة تكريت - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: اللهيبي، أياد حمد خلف احمود (مؤلف)
المجلد/العدد: مج12, ع36
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2016
الصفحات: 126 - 140
ISSN: 1813-1719
رقم MD: 1204684
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
العنقدة المضببة | دالة الوسط | الشبكات العصبية | المتسلسلات الزمنية | المنطق المضبب | التكهن | RBF | C-FCM
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: نقدم دراسة طريقة للتكهن بالمتسلسلات الزمنية المضببة بالاعتماد على دالة الإشعاع الأساسية للشبكات العصبية Radial Basis Function Neural Networks في عملية رفع الضبابية أثناء عملية التكهن بعد عدة خطوات من استخدام طريقة FCM وعملية العنقدة المضببة. وتم دمج جميع هذه العمليات للتوصل إلى نتائج أفضل إذا ما قورنت بالدراسات السابقة. التي طبقت على بيانات لتسجيل الطلبة بجامعة الاباما. استخدام برنامج الماتلاب لإيجاد العناقيد التي تستخدم كمجموعات مضببه ورسم الدوال واستخدام برنامج الأكسل لأجراء العمليات الحسابية. تم الحصول على نسبة متوسط مربع الخطأ منخفضة من بين أعداد المسجلين بالجامعة المذكورة والقيم المتكهن بها إذا ما قورنت بالدراسات السابقة.

we introduce study of a method to forecasting fuzzy time series relying on radial basis function neural networks in the process of lifting the misty during speculate process a few steps away from the use of FCM function and the process of fuzzy clustering. been integrating these processes to reach the best results when compared to previous studies which has recording data for students at the University of Alabama. has been using MATLAB program to create clusters that are used as groups Millbh and drawing functions, as well as the use of Excel software to perform calculations were obtained a few error ratio of between the numbers of registered university mentioned when compared to previous studies.

ISSN: 1813-1719