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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
방영근 (강원대학교) 이철희 (강원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제59권 제6호
발행연도
2010.6
수록면
1,159 - 1,166 (8page)

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To improve prediction quality of a nonlinear prediction system, the system's capability for uncertainty of nonlinear data should be satisfactory. This paper presents a TSK fuzzy prediction system that can consider and deal with the uncertainty of nonlinear data sufficiently. In the design procedures of the proposed system, HCBKA(Hierarchical Correlationship-Based K-means clustering Algorithm) was used to generate the accurate fuzzy rule base that can control output according to input efficiently, and the first-order difference method was applied to reflect various characteristics of the nonlinear data. Also, multiple prediction systems were designed to analyze the prediction tendencies of each difference data generated by the difference method. In addition, to enhance the prediction quality of the proposed system, an error compensation method was proposed and it compensated the prediction error of the systems suitably. Finally, the prediction performance of the proposed system was verified by simulating two typical time series examples.

목차

Abstract
1. 서론
2. 제안된 예측 시스템의 구조
3. 데이터의 전처리
4. 다중 퍼지시스템 설계
5. 시스템 선택
6. 오차보정
7. 시뮬레이션
8. 결론
감사의 글
참고문헌
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