원문정보
A Study on the Prediction of the Nonlinear Chaotic Time Series Using Genetic Algorithm based Fuzzy Neural Network
피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)
초록
한국어
본 논문에서는 Mackey-Glass시계열의 예측에서 유전자알고리즘을 이용하는 구조적인 동정과 뉴로퍼지에 의한 파라미터 동정의 학습방법과 하이브리드 시스템을 제안하였다. 본 방법은 두 가지로 구성되었다. 하나는 입력공간에 대한 분할을 통하여 유전 알고리즘을 이용하여 퍼지 규칙베이스를 구축하고 다른 하나는 이 규칙베이스를 토대로 기울기 최하강법을 이용하여 제어규칙의 변수에 대한 파라미터 동정이다. 제안된 방법을 성능을 검증하기 위하여 입력의 패턴을 시간간격에 따라서 x(t-3), x(t-6)과 x(t-9)의 세 가지로 구성하였다. 많은 시뮬레이션을 통하여 유전알고리즘에 의한 구조적인 동정으로 인하여 학습초기에 오차가 작은 것을 알 수 있었다. 표2에서와 같이 성능을 확인 할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
I. 서론
II. 입력공간의 분할
1. 입력공간과 제어 규칙
2. 유전알고리즘
III. 퍼지 신경망(Fuzzy Neural Network)
1. 퍼지 신경망의 구조
IV. 실험 및 결과
V. 결론
참고문헌
Abstract
I. 서론
II. 입력공간의 분할
1. 입력공간과 제어 규칙
2. 유전알고리즘
III. 퍼지 신경망(Fuzzy Neural Network)
1. 퍼지 신경망의 구조
IV. 실험 및 결과
V. 결론
참고문헌
저자정보
참고문헌
자료제공 : 네이버학술정보