A Comparison of Several Nonparametric Fuzzy Regressions with Trapezoidal Data
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 69
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JADSC-4-2_009
تاریخ نمایه سازی: 15 مهر 1402
چکیده مقاله:
In this paper, three methods of nonparametric fuzzy regression with crisp input and asymmetric trapezoidal fuzzy output, are compared. It analyzes the three nonparametric techniques in statistics, namely local linear smoothing (L-L-S), K- nearest neighbor Smoothing (K-NN) and kernel smoothing (K-S) with trapezoidal fuzzy data to obtain the best smoothing parameters. In addition, it makes an analysis on three real-world datasets and calculates the goodness of fit to illustrate the application of the proposed method.In this paper, we propose to analyze the three nonparametric regression techniques in statistical regression, namely local linear smoothing (L-L-S), the K- nearest neighbor smoothing (K-NN) and the kernel smoothing techniques (K-S) with trapezoidal fuzzy data.This article is organized as follows: In section ۲, we have some preliminaries about fuzzy nonparametric regression and trapezoidal fuzzy data. In section ۳, smoothing methods for trapezoidal fuzzy numbers are proposed and in section ۴, two numerical examples are solved.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
T. Razzaghnia
Department of Statistics, North Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
S. Danesh
Young Researchers and Elite Club, East Tehran Branch, Islamic Azad university, Tehran, Iran.
A. Maleki
Department of Statistics, West tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :