ISSN: 2319-7285
Ramin Rzayev, Musa Agamaliyev, Hajar Shixaliyeva et Elnur Mammadov
A partir d'exemples spécifiques de séries temporelles semi-structurées, on considère des modèles de prévision floue connus qui diffèrent dans les règles de fuzzification et/ou de défuzzification. Dans le cadre de cette étude, cet article présente une nouvelle approche de défuzzification des sorties de séries temporelles floues sur la base de l'application de la méthode d'estimation de points de consigne flous. Par rapport à certaines règles de défuzzification bien connues, la méthode proposée améliore la qualité statistique des prévisions de séries temporelles semi-structurées