Розробка еволюційних методів структурної і параметричної ідентифікації табличних залежностей
DOI:
https://doi.org/10.15587/2312-8372.2016.74482Ключові слова:
структурна ідентифікація, параметрична ідентифікація, таблична залежність, еволюційний методАнотація
Розглядається задача структурної і параметричної ідентифікації табличних залежностей. Розроблено еволюційний метод структурної ідентифікації, який визначає оптимальну за заданим критерієм структуру функції. Розроблено еволюційний метод параметричної ідентифікації, який, на основі дослідження характеру вхідних даних, визначає параметри функції, яка їх характеризує. Виконано експериментальну верифікацію розроблених методів за допомогою однофакторного та двофакторного аналізу.
Посилання
Snytyuk, V. Ye. (2008). Forecasting. Models. Methods. Algorithms. Kyiv: Maklaut, 364.
Zhang, L., Li, K. (2015, March). Forward and backward least angle regression for nonlinear system identification. Automatica, Vol. 53, 94–102. doi:10.1016/j.automatica.2014.12.010
Iturbide, E., Cerda, J., Graff, M. (2013). A Comparison between LARS and LASSO for Initialising the Time-Series Forecasting Auto-Regressive Equations. Procedia Technology, Vol. 7, 282–288. doi:10.1016/j.protcy.2013.04.035
Tutunji, T. A. (2016, October). Parametric system identification using neural networks. Applied Soft Computing, Vol. 47, 251–261. doi:10.1016/j.asoc.2016.05.012
Aguilar-Leal, O., Fuentes-Aguilar, R. Q., Chairez, I., García-González, A., Huegel, J. C. (2016, June). Distributed parameter system identification using finite element differential neural networks. Applied Soft Computing, Vol. 43, 633–642. doi:10.1016/j.asoc.2016.01.004
Loussifi, H., Nouri, K., Benhadj Braiek, N. (2016, March). A new efficient hybrid intelligent method for nonlinear dynamical systems identification: The Wavelet Kernel Fuzzy Neural Network. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, Vol. 32, 10–30. doi:10.1016/j.cnsns.2015.08.010
Jiang, X., Mahadevan, S., Yuan, Y. (2016, June). Fuzzy stochastic neural network model for structural system identification. Mechanical Systems and Signal Processing. Available: http://doi.org/10.1016/j.ymssp.2016.05.030
Yan, J., Deller, J. R., Jr. (2016, June). NARMAX model identification using a set-theoretic evolutionary approach. Signal Processing, Vol. 123, 30–41. doi:10.1016/j.sigpro.2015.12.001
Ayala, H. V. H., Coelho, L. dos S. (2016, February). Cascaded evolutionary algorithm for nonlinear system identification based on correlation functions and radial basis functions neural networks. Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 68-69, 378–393. doi:10.1016/j.ymssp.2015.05.022
Mulesa, O., Geche, F. (2016). Designing fuzzy expert methods of numeric evaluation of an object for the problems of forecasting. Eastern-European Journal Of Enterprise Technologies, 3(4(81)), 37–43. doi:10.15587/1729-4061.2016.70515
Myronyuk, I. S., Shatylo, V. Y. (2011). Study of the role of migration in the spread of HIV in Transcarpathian region. Ukraine. Health of the Nation, 1 (17), 58–62.
Myronyuk, I. S. (2012). Features of risky behavior for HIV-infected migrants Transcarpathian region by migration’s region. Scientific Bulletin of the Uzhgorod University. The series «Medicine», 1 (43), 146–151.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2016 Оксана Юріївна Мулеса
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
