학술논문
퍼지 시계열 예측을 위한 개선된 Particle Swarm Optimization 기법
Document Type
Conference
Source
한국지능시스템학회 학술발표 논문집. 2008-04 18(1):11-12
Subject
Language
Korean
ISSN
2093-4025
2765-0294
2765-0294
Abstract
퍼지 시계열 예측은 전체 퍼지 구간에 따른 퍼지 소속 함수의 개수와 범위에 따라서 예측성능에 많은 영향을 미치고 있으며, 이러한 문제점을 개선하고자 최근 많은 연구가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 이러한 퍼지 시계열의 문제점을 개선하기 위한 방법으로 다수 객체들의 학습 및 군집 특성을 이용한 Particle Swarm Optimization기법을 도입하였다. 제안된 방법에서는 군집의 최적 객체를 전체 최적해와 각각의 퍼지 소속 함수들에 대한 최적해로 구분하여 탐색하는 기법을 제안한다. 실제 시계열 데이터를 이용한 실험을 통하여 기존의 연구 결과들과 비교함으로써 제안된 방법의 우수한 성능을 가짐을 검증하였다.