[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
ثبت نام و اشتراک::
ارسال مقاله::
پایگاه‌های مرتبط::
برای داوران::
اخلاق در پژوهش::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Google Scholar Metrics

Citation Indices from GS

AllSince 2020
Citations4817
h-index32
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: ۱۹
تعداد شماره ها: ۳۷
تعداد مشاهده ی مقالات: ۳۳۶۹۰۸۷
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: ۸۷۴۰۴۸

مقالات دریافت شده: ۸۶۱
مقالات پذیرفته شده: ۳۵۸
مقالات رد شده: ۴۹۰
مقالات منتشر شده: ۳۵۵

نرخ پذیرش: ۴۱,۵۸
نرخ رد: ۵۶,۹۱

میانگین دریافت تا پذیرش: ۴۰۳ روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: ۵,۷ روز
میانگین پذیرش تا انتشار: ۵۱۴,۶ روز
____
..
:: ::
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
مدل‌سازی اتورگرسیو داده‌های نادقیق بر اساس ماشین بردار پشتیبان
الهام رنجبر ، محمد قاسم اکبری* ، رضا زارعی
چکیده:   (۴۵۰ مشاهده)
در تحلیل سری‌های زمانی ممکن است با وضعیت‌هایی روبرو شده باشیم که در آن برخی از ارکان مدل، کمیت‌های نادقیق باشند. یکی از متداول‌ترین این وضعیت‌ها، نادقیق بودن مشاهدات تحت بررسی است که معمولا در اثر خطای اندازه گیری یا اشتباهات انسانی رخ می‌دهد. در این مقاله، یک مدل جدید سری‌زمانی اتو رگرسیو فازی مبتنی بر رویکرد ماشین بردار پشتیبان پیشنهاد می‌شود. برای این منظور، از تابع هسته برای استواری و انعطاف مدل و از قیود لحاظ شده در مدل برای کنترل نقاط استفاده شده است. به‌ منظور بررسی عملکرد و اثر بخشی مدل سری‌زمانی اتو رگرسیو فازی پیشنهادی، برخی معیارهای نیکویی برازش استفاده می‌شوند. نتایج به‌دست ‌آمده بر اساس یک مثال از داده‌های سری‌زمانی فازی شبیه‌سازی شده و دو مثال واقعی، نشان داد که روش پیشنهادی در مقایسه با سایر روش‌های موجود دارای عملکرد بهتری بوده است.
واژه‌های کلیدی: عدد فازی، ماشین بردار پشتیبان، تابع هسته، تابع لاگرانژ
متن کامل [PDF 525 kb]   (۲۶۹ دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشی بنیادی | موضوع مقاله: آمار فازی
دریافت: 1403/7/7 | پذیرش: 1403/6/10
فهرست منابع
۱. طاهری، ‏س.، اکبری، م. ق. و حسامیان، غ. ر. (۱۴۰۳)، ﻣﺪﻝﺳﺎﺯی میانگین متحرک بر اساس شک ﻣﺘﻐﯿﺮﻫﺎی ﺗﺼﺎﺩﻓی ﻓﺎﺯی، مجله علوم آماری ، ۱۸، ۱۲۷-۱۰۳.
۲. محمدی، ح.، اکبری، م. ق. و حسامیان، غ. ر‏. (۱۴۰۳)، ﻣﺪﻝﺳﺎﺯی ﺍﺗﻮ‏ ﺭگرﺳﯿﻮ ﺑﺮ ﺍﺳﺎﺱ ﺗﺎﺑﻊ تکیه گاه ﻣﺘﻐﯿﺮﻫﺎی ﺗﺼﺎﺩﻓی ﻓﺎﺯی،‏مجله علوم آماری ، ۱۸، ۱۷۳-۱۹۲.
3. Taheri, s., Akbari, M.G. and Hesamian, G.R. (2024), Ⅿoving Average Ⅿoⅾeⅼing Baseⅾ on α−Vaⅼue of Fuzzy Ranⅾoⅿ Variabⅼes, Journal of Statistical Sciences, 18, 103-127.
4. Mohammadi, H., Akbari, M.G. and Hesamian, G.R. (2024), Autoregressive Modeling Based on the Support Function of Fuzzy Random Variables, Journal of Statistical Sciences, 18, 173-192 .
5. Asadolahi, M., Akbari, M. G., Hesamian, G. and Arefi, M. (2021)‎,‎ A Robust Support Vector Regression with Exact Predictors and Fuzzy Responses. International Journal of Approximate Reasoning, 132, 206-225.‎‎ [DOI:10.1016/j.ijar.2021.02.006]
6. Bazaraa, M. S., Jarvis, J. J. and Sherali, H. D. (2010), Linear Programming and Network Flows, 4th Edition. New York: Wiley. [DOI:10.1002/9780471703778]
7. Chen, S. (1996), Forecasting Enrollments Based on Fuzzy Time Series, Fuzzy Sets and Systems, 81, 311-319.‎‎ [DOI:10.1016/0165-0114(95)00220-0]
8. D'Urso, P. and Gastaldi, T. (2002)‎,‎ An Orderwise Polynomial Regression Procedure for Fuzzy Data, Fuzzy Sets and Systems, 130, 1-19. [DOI:10.1016/S0165-0114(02)00055-6]
9. Doroudyan, M. H. and Niaki, S. T. A. (2021), Pattern Recognition in Financial Surveillance with The ARMA-GARCH Time Series Model using Support Vector Machine , Expert Systems with Applications.‎‎‎ [DOI:10.1016/j.eswa.2021.115334]
10. Gui, B., Wei, X., Shen, Q., Qi, J. and Guo, L. (2015), Financial Time Series Forecasting using Support Vector Machine, IEEE. [DOI:10.1109/CIS.2014.22]
11. Hesamian, G. and Akbari, M. G. (2018), A Semi-Parametric Model for Time Series
12. Based on Fuzzy Data, Iranian Journal of Fuzzy Systems, 26, 2953-2666.‎
13. Hesamian, G., Torkian, F. and Yarmohammadi, M. (2022), A Fuzzy Non-parametric Time Series Model Based on Fuzzy Data, Iranian Journal of Fuzzy Systems, 19, 61-72. ‎‎‎
14. Hojati, M., Bector, C. R. and Smimou, K. (2005), A Simple Method for Computation of Fuzzy Linear Regression, European Journal of Operational Research, 166, 172-184.‎ [DOI:10.1016/j.ejor.2004.01.039]
15. Hong, D. (2005), A Note on Fuzzy Time-Series Model, Fuzzy Sets and Systems, 155,309-316. [DOI:10.1016/j.fss.2005.03.009]
16. ‎Huarng,‎ K. (2001), Effective Lengths of Intervals to Improve Forecasting in Fuzzy Time Series, Fuzzy Sets and Systems, 123, 387-394.‎‎‎ [DOI:10.1016/S0165-0114(00)00057-9]
17. Izenman, A. J. (2008), Modern Multivariate Statistical Techniques (Regression, Classification, and Manifold Learning)‎, International Statistical Review.
18. Ruan, J., Wang, X. and Shi, Y. (2013), Developing Fast Predictors for Large-scale Time Series using Fuzzy Granular Support Vector Machines, Applied Soft Computing Journal, 13, 3981-4000‎‎‎‎‎ [DOI:10.1016/j.asoc.2012.09.005]
19. Song, Q. and Chissom, B. S. (1993), Fuzzy Time Series and its Models, Fuzzy Sets and Systems, 54, 269-277.‎‎ [DOI:10.1016/0165-0114(93)90372-O]
20. Song, Q., Leland, R. P. and Chissom, B. S. (1995), A New Fuzzy Time-series Model of Fuzzy Number Observations, Fuzzy Sets and Systems, 73, 341-348. ‎‎ [DOI:10.1016/0165-0114(94)00315-X]
21. Suykens, J. A. K., Gestel, J. V., Brabanter, J. D., Moor, B. D. and Vandewalle, J. (2002), Least Squares
22. Support Vector Machines, World Scientific Pub. Co., Singapore, 29-55.‎
23. Vapnik, V. (1995), The Nature of Statistical Learning Theory, Springer-Verlag, New York.‎ [DOI:10.1007/978-1-4757-2440-0] [PMID]
24. Zadeh, L. A. (1956), Fuzzy sets, Information and Control, 8, 338-353.‎‎ [DOI:10.1016/S0019-9958(65)90241-X]
25. Zarei, R., Akbari, M. G. and Chaci, J. (2020), Modeling Autoregressive Fuzzy Time Series Data Based on Semi-parametric methods, Soft Computing, 24, 7295-7304. ‎‎ [DOI:10.1007/s00500-019-04349-w]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم آماری – نشریه علمی پژوهشی انجمن آمار ایران Journal of Statistical Sciences

Persian site map - English site map - Created in 0.07 seconds with 45 queries by YEKTAWEB 4700