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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한수학회 대한수학회논문집 대한수학회논문집 제33권 제3호
발행연도
2018.1
수록면
973 - 983 (11page)

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Fuzzy linear regression model has been widely studied with many successful applications but there have been only a few studies on the fuzzy regression model with monotonic response function as a generalization of the linear response function. In this paper, we propose the fuzzy regression model with the monotonic response function and the algorithm to construct the proposed model by using $\alpha$-level set of fuzzy number and the resolution identity theorem. To estimate parameters of the proposed model, the least squares (LS) method and the least absolute deviation (LAD) method have been used in this paper. In addition, to evaluate the performance of the proposed model, two performance measures of goodness of fit are introduced. The numerical examples indicate that the fuzzy regression model with the monotonic response function is preferable to the fuzzy linear regression model when the fuzzy data represent the non-linear pattern.

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J. J. Buckley / 2000 / Linear and non-linear fuzzy regression: evolutionary algorithm solutions / Fuzzy Sets and Systems 112(3):381~394 Crossref C. W. Chen / 2006 / S-curve regression of fuzzy method and statistical application / Proceeding of the 10th IASTED International Conference Artificial Intelligence and Soft Computing (2006) :215~220 google schola S. H. Choi / 2008 / Fuzzy regression using least absolute deviation estimators / Soft Computing 12:257~263 google schola 최승회 / 2016 / On Theil’s method in fuzzy linear regression models / 대한수학회논문집 31(1):185~198 google schola S. H. Choi / 2010 / General fuzzy regression using least squares method / International J. Systems Science 41:477~485 Crossref

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