과학연구

자체조직화모호추론망을 리용한 Mackey-Glass카오스시계렬예측

 2024.4.30.

우리는 Mackey-Glass카오스시계렬예측문제를 풀기 위하여 자체조직화모호추론망에 의한 새로운 예측모형을 제안하였는데 이 모형은 모호c-평균무리화와 실례학습알고리듬에 기초하여 자동적으로 망의 구조와 파라메터를 생성하는 모형이다.

먼저 모호무리화방법을 리용하여 1층의 활성화함수중심을 획득한다. 다음으로 실례학습알고리듬을 리용하여 모호규칙으로 표현되는 망의 2층과 3층을 련결하는 무게를 생성한다. 망의 구조가 확립된 다음 망의 출력층은 그라디엔트하강법을 리용하여 훈련시킨다.

마지막 으로 Mackey-Glass카오스시계렬예측모의를 통해 제안된 예측모형이 기타 다른 방법들에 비하여 보다 좋은 예측결과를 나타낸다는것을 증명하였다.

구체적인 결과는 잡지 《Journal of the institution of Engineer(India):series B》에 《Mackey-Glass Chaotic Time Series Forecasting by using Self-Organizing Fuzzy Inference Network》 (https://doi.org/10.1007/s40031-023-00855-6)의 제목으로 출판되였다.