Evolutionary Interval Type-2 Fuzzy Rule Learning Approaches for Uncertain Time-Series Prediction
Author(s):
Article Type:
Research/Original Article (بدون رتبه معتبر)
Abstract:
This study presents Interval Type-2 Fuzzy Evolutionary models to manage uncertainty in the process of uncertain time-series prediction. This study presents two type-2 fuzzy evolutionary models for rule extraction that were proposed: 1) Evolutionary Interval Type-2 Fuzzy Rule Learning (EIT2FRL), and 1) Evolutionary Interval Type-2 Fuzzy Rule-Set Learning (EIT2FRLS). A ROC curve analysis was applied for performance evaluation, and the results were validated using a 10-fold cross-validation technique. The results reveal that the proposed methods have an AUC of 0.96 for EIT2FRLS and 0.93 for EIT2FRL proposed methods. The results are promising for knowledge extraction in uncertain circumstances, predicting uncertain patterns prediction, and making suitable strategies and optimal decisions.
Keywords:
Language:
English
Published:
Signal Processing and Renewable Energy, Volume:7 Issue: 1, Winter 2023
Pages:
27 to 39
magiran.com/p2573914
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!