Time series prediction using crisp and fuzzy neural networks: a comparative study

الجامعة

جامعة الأخوين

الكلية

كلية الهندسة و العلوم

القسم الأكاديمي

علوم الحاسب

دولة الجامعة

المغرب

الدرجة العلمية

ماجستير

تاريخ الدرجة العلمية

1999

الملخص الإنجليزي

Every organization needs adequate forecasts for planning the future.

The accuracy of forecasts is influenced by both the quality of the past data and the method selected to forecast the future.

In this thesis, we have made a comparative study between the time series forecasts from conventional neural networks (quick-propagation), fuzzy-neural networks (Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS)) and those from traditional time series methods (regression and ARIMA models).

We use fuzzy curves to identify the input variables that have most influence on the output.

This method identifies the significant input variables that lead to considerable decrease in training time for ANFIS.

We test the performance of quick-propagation and ANFIS with the fuzzy curve pruning technique on different empirical time series data (the Gross Domestic Product and the National Private Consumption), the Zimmermann and Zysno data and Monte Carlo simulated time series production data.

The performance of ANFIS is superior to that of the quick-propagation, regression and ARIMA models on the empirical time series data (the Gross Domestic Product and the National Private Consumption) and the Zimmermann and Zysno data.

On the other hand, ANFIS does not perform as well on the time series production data, where ANFIS fails to leam the right input fuzzy sets from the training data.

التخصصات الرئيسية

تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الموضوعات

عدد الصفحات

قائمة المحتويات

Table of contents.

Abstract.

Abstract in Arabic.

Chapter One : Introduction.

Chapter Two : Neural networks and fuzzy logic in time series forecasting.

Chapter Three : Time series models in economy.

Chapter Four : Experiments and results.

Chapter Five : Conclusion and future work.

References.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Bouqata, Bushra. (1999). Time series prediction using crisp and fuzzy neural networks: a comparative study. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Al Akhawayn University, Morocco
https://search.emarefa.net/detail/BIM-629977

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Bouqata, Bushra. Time series prediction using crisp and fuzzy neural networks: a comparative study. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Al Akhawayn University. (1999).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-629977

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

لغة النص

الإنجليزية

نوع البيانات

رسائل جامعية

رقم السجل

BIM-629977

حفظتم الحفظ طباعة

قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"

أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي

منصة "معرفة" للكتاب العربي الجامعي الرقمي

تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر