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논문 상세정보

계층적 분류구조의 퍼지시스템 설계 및 시계열 예측 응용

Design of Fuzzy System with Hierarchical Classifying Structures and its Application to Time Series Prediction

초록

시스템의 동작특성을 표현하는 퍼지 규칙들은 퍼지 클러스터링 기법에 매우 의존적이다. 만약, 클러스터링 기법의 분류 능력이 개선된다면, 그들에 의해 생성되는 퍼지 규칙과 식별되는 파라미터들이 보다 정밀해 질 수 있으므로 시스템의 성능이 개선될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 분류능력이 강화된 새로운 계층 구조 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 클러스터링 기법은 데이터 사이의 통계적 특성과 상관성을 고려하여 보다 정확하게 데이터들을 분류할 수 있도록 2개의 클러스터의 구조를 갖는다. 또한, 본 논문은 차분 데이터를 이용하여 원형 데이터의 패턴이나 규칙들이 명확하게 반영될 수 있도록 하며, 각각의 차분 데이터들의 다양한 특성을 고려할 수 있도록 다중 퍼지 시스템을 구현한다. 마지막으로, 제안된 기법들의 유효성을 다양한 비선형 시계열 데이터들의 예측을 통해 검증한다.

Abstract

Fuzzy rules, which represent the behavior of their system, are sensitive to fuzzy clustering techniques. If the classification abilities of such clustering techniques are improved, their systems can work for the purpose more accurately because the capabilities of the fuzzy rules and parameters are enhanced by the clustering techniques. Thus, this paper proposes a new hierarchically structured clustering algorithm that can enhance the classification abilities. The proposed clustering technique consists of two clusters based on correlationship and statistical characteristics between data, which can perform classification more accurately. In addition, this paper uses difference data sets to reflect the patterns and regularities of the original data clearly, and constructs multiple fuzzy systems to consider various characteristics of the differences suitably. To verify effectiveness of the proposed techniques, this paper applies the constructed fuzzy systems to the field of time series prediction, and performs prediction for nonlinear time series examples.

저자의 다른 논문

참고문헌 (10)

  1. L. X. Wang, J. M. Mendel, 'Generating fuzzy rules from numerical data, with applications', IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybern, 22 No.6, pp1414-1427, 1992 
  2. Young-Keun Bang, Chul-Heui Lee 'Fuzzy Time Series prediction with Data Preprocessing and Error Compensation Based on Correlation Analysis', International Conference on Convergence and Hybrid Information Technology, vol.2, pp.714-721, 2008 
  3. 김인택, 공창욱, '시계열 예측을 위한 퍼지 학습 알고리즘', 한국 퍼지 지능시스템 학회, vol.7, No.3, pp. 34-42, 1997 
  4. K.Ozawa, T.Niimura, 'Fuzzy Time-Series Model of Electric Power Consumption', IEEE Canadian conference on Electrical and Computer Engineering, pp.1195-1198, 1999 
  5. Chul-Heui Lee, Sang-Hun Yoon, 'Fuzzy Nonlinear Time Series Forecasting with Data Preprocessing and Model Selection', Joural of Telecommunications and Information, vol.5, pp.232-238, 2001 
  6. Stephen J. Redmond, Conor Heneghan, 'A method for initialising the K-means clustering algorithm using kd-trees', pattern recognition letters, vol.28, pp. 965-973, 2007 
  7. Juhong Nie, 'Nonlinear Time-Series Forecasting: A Fuzzy Neural Approach', Neuro computing, vol.16, pp.66-76, MacMaster University, 1997 
  8. Daijin Kim, Chulhyun Kim, 'Forecasting Time Series with Genetic Fuzzy Predictor Ensemble'. IEEE Trans. on Fuzzy Systems, vol. 5, pp.523-535, 1997 
  9. Inteak Kim, Song-Rock Lee, 'A Fuzzy Time Series Prediction Method based on Consecutive Values', 1999 IEEE International Fuzzy Systems conference proceedings, vol.2, pp.703-707, 1999 
  10. 주용석, 유전알고리즘과 러프집합을 이용한 퍼지 시스템 모델링, 강원대학교 석사학위논문, 2003 

이 논문을 인용한 문헌 (3)

  1. Bang, Young-Keun ; Lee, Chul-Heui 2010. "Design of Multiple Fuzzy Prediction System based on Interval Type-2 TSK Fuzzy Logic System" 한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, 20(3): 447~454 
  2. Bang, Young-Keun ; Lee, Chul-Heui 2011. "Design of HCBKA-Based IT2TSK Fuzzy Prediction System" 전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, 60(7): 1396~1403 
  3. 2013. "" International journal of fuzzy logic and intelligent systems : IJFIS, 13(3): 186~199 

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