Реферат: Прогнозирование на основе нечеткого логического вывода

Прогнозирование на основе нечеткого логического вывода

Н.И.Кузьмин

студент 2 курса факультета информатики и управления

Московского государственного университета

пищевых производств

г. Москва

Научный руководитель Е. И. Коноплеко

к.т.н., доцент кафедры

автоматизированные системы и вычислительная техника

Московского государственного университета

пищевых производств

г. Москва


Прогнозирование различных событий, происходящих в реальности, играет очень важную роль во всех сферах человеческой деятельности. Данный процесс особенно актуален в наши дни, так как развитие науки и техники требуют очень продуманных решений. Ошибки могут стоить больших затрат ресурсов и времени.

Целью данной работы является поиск наиболее оптимальной , эффективной и менее трудоемкой методики прогнозирования.

В ходе анализа различной литературы, посвященной проблемам математического анализа, прогнозирования, статистики, теории вероятности, было установлено, что достичь поставленной цели можно, используя методику прогнозирования на основе нечеткого логического вывода.

Данная методика основывается на таких понятиях как, нечеткие множества и нечеткие переменные.

Преимущества данной методики состоит в следующем:

в отличие от методов прогнозирования, основанных на регрессионном анализе или на анализе временных рядов, методика прогнозирования на основе нечеткого логического вывода требует меньших объемов статистической информации при выполнении целого ряда условий на характеристики этой информации.

Прогноз может дать эксперт в данной предметной области, основываясь на доступной ему качественной размытой информации.

Исходя из этого, справедливо сделать вывод, что методика прогнозирования на основе нечеткого логического вывода может активно применяться на практике.

В качестве примера был рассмотрен анализ урожайности сахарной свеклы на отдельном поле.

Исходные данные:

Состояние клубней U(X1)=[0;500] граммов;

Состояние ботвы U(X2)=[0;50] граммов;

Найти:

Урожайность сахарной свеклы U(Y)=[5;25] тонн с гектара;

общая структура правил, используемых в данной задаче, имеет вид:



В работе приводятся продукционные правила по прогнозированию. Фазификация состояния клубней. Фазификация состояния ботвы. Фазификация урожайности сахарной свеклы.

Используя значения функции принадлежности, значения нечетких правил, получены значения функции принадлежности для нечеткого отношения R.

Вывод: задавая вектор состояний Х1 и Х2 получим прогноз значения Y- урожайности.


Список использованных источников:

Модели и методы искусственного интеллекта применение в экономике. М.Г.Матвеев, А.С.Свиридов, Н.А.Алейникова. Издательский дом «Инфра-М» 2008г.

Статистика. И. Г. Переяслова, Е. Б. Колбачев, О. Г. Переяслова. Ростов н/Д, 2004г., Изд: «Феникс».

Статистика. Годин А. М. Москва, 2005г., Изд: «Дашков и К».

Рабочая книга по прогнозированию. И.В.Бестужев-Лада. 1982, Издательство: «Мысль».