On the Potential of Fuzzy Rule-Based Ensemble Forecasting
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17610%2F13%3AA130150A" target="_blank" >RIV/61988987:17610/13:A130150A - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
On the Potential of Fuzzy Rule-Based Ensemble Forecasting
Popis výsledku v původním jazyce
There is no individual forecasting method that is generally for any given time series better than any other method. There always exists a danger that for a given time series the method is inappropriate. To overcome such a problem, distinct ensemble techniques that combine more forecasting methods are designed. These techniques construct a forecast as a (linear) combination of forecasts by individual methods. This contribution provides a novel ensemble technique that determines the weights based on timeseries features. The knowledge how to determine weights comes from the regression analysis. In order to capture the desirable issues of robustness and mainly of interpretability, the knowledge how to combine individual methods is encoded in a linguisticdescription. The mechanism of determination of particular weights is PbLD -- a unique fuzzy inference technique . An experimental justification is provided in order to confirm the promising potential of the given direction of research.
Název v anglickém jazyce
On the Potential of Fuzzy Rule-Based Ensemble Forecasting
Popis výsledku anglicky
There is no individual forecasting method that is generally for any given time series better than any other method. There always exists a danger that for a given time series the method is inappropriate. To overcome such a problem, distinct ensemble techniques that combine more forecasting methods are designed. These techniques construct a forecast as a (linear) combination of forecasts by individual methods. This contribution provides a novel ensemble technique that determines the weights based on timeseries features. The knowledge how to determine weights comes from the regression analysis. In order to capture the desirable issues of robustness and mainly of interpretability, the knowledge how to combine individual methods is encoded in a linguisticdescription. The mechanism of determination of particular weights is PbLD -- a unique fuzzy inference technique . An experimental justification is provided in order to confirm the promising potential of the given direction of research.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BA - Obecná matematika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proc. of 7th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications
ISBN
978-3-642-33017-9
ISSN
2194-5357
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
487-496
Název nakladatele
Springer-Verlag New York
Místo vydání
Berlín
Místo konání akce
Ostrava
Datum konání akce
5. 9. 2012
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000312969500050