电气工程与电子技术学报

神经模糊技术经济预测方法

多洛雷斯·德格罗夫、穆罕默德·达巴斯和佩拉姆布尔·尼拉坎塔

本文提出了一种模糊推理引擎(FIE)，旨在基于在技术经济背景下收集的一组关于 y 的事后信息，确定因变量 y 的事前预测细节。由此构建的 FIE 符合人工神经网络 (ANN)，并且推导出的 ANN 结果可预测事前时间框架 (t) 中 y(t) 的时间演变，并利用一组可用的事后数据。然而，可用的事后数据稀疏，不足以进行稳健预测。因此，首先改进其基数，并通过统计引导获得足够数量的此类集合作为伪重复。然后，测试 ANN 使用这些伪重复作为稳健预测/预报计划的训练输入。此外，伪重复集被视为重叠，因此是模糊的。因此，采用的测试 ANN 与 FIE 实现相关。使用电信公司 (telco) 的线路中心的 ADSL 销售兼设施细节的真实技术经济数据集来测试所提出的 FIE 的有效性并验证所描述的预测方法。