Fuzzy rule-based ensemble with use of linguistic associations mining for time series prediction

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17610%2F13%3AA14017T8" target="_blank" >RIV/61988987:17610/13:A14017T8 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Fuzzy rule-based ensemble with use of linguistic associations mining for time series prediction

Popis výsledku v původním jazyce

There are many various methods to forecast time series. However, there is no single forecasting method that generally outperforms any other. Consequently, there always exists a danger of choosing a method that is inappropriate for a given time series. Toovercome such a problem, distinct ensemble techniques are being proposed. These techniques combine more individual forecasting methods. In this contribution, we employ the so called fuzzy rule-based ensemble to determine the weights based on time seriesfeatures such as trend, seasonality or stationarity. For identification of fuzzy rule base, we use linguistic association mining. An exhaustive experimental justification is provided.

Název v anglickém jazyce

Fuzzy rule-based ensemble with use of linguistic associations mining for time series prediction

Popis výsledku anglicky

There are many various methods to forecast time series. However, there is no single forecasting method that generally outperforms any other. Consequently, there always exists a danger of choosing a method that is inappropriate for a given time series. Toovercome such a problem, distinct ensemble techniques are being proposed. These techniques combine more individual forecasting methods. In this contribution, we employ the so called fuzzy rule-based ensemble to determine the weights based on time seriesfeatures such as trend, seasonality or stationarity. For identification of fuzzy rule base, we use linguistic association mining. An exhaustive experimental justification is provided.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BA - Obecná matematika

OECD FORD obor

—

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)

Rok uplatnění

2013

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 8th conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT)

ISBN

9789078677789

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

408-415

Název nakladatele

Atlantis Press

Místo vydání

—

Místo konání akce

Milano

Datum konání akce

1. 1. 2013

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000327668700063