Fuzzy least square linear regression: a new approach

سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 8

متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

CSCG05_012

تاریخ نمایه سازی: 9 اردیبهشت 1403

چکیده مقاله:

A significant amount of study has been done in a variety of domains on the problem of the distance between triangular fuzzy numbers. In this research, we present a fuzzy regression model, develop a new distance that can be used to measure the relationship between triangular fuzzy numbers, and integrate the least absolute deviation approach with the new distance. By translating this model into linear programming, we are able to more thoroughly explore its features and model technique. In addition, we look at the characteristics of the fuzzy least absolute linear regression model. In addition, we present some comparisons with several pre-existing fuzzy regression models and prove the reasonableness of our suggested model via the use of three numerical instances. In the end, we analyze the robust characteristic of the model that we have suggested and apply our model to the data set that is missing in order to validate the model data.

کلیدواژه ها:

نویسندگان

Zahra Behdani,

Department of mathematics and statistics, Behbahan Khatam Alanbia university of technology, Khouzestan, Iran

Majid Darehmiraki

Department of mathematics and statistics, Behbahan Khatam Alanbia university of technology, Khouzestan, Iran