Publication detail

Design of the Models of Neural Networks and the Takagi-Sugeno Fuzzy Inference System for Prediction of the Gross Domestic Product Development

Authors: Olej Vladimír

Year: 2005

Type of publication: článek v odborném periodiku

Name of source: WSEAS Transactions on Systems

Publisher name: WSEAS Press

Place: Atény

Page from-to: 314-319

Titles:

Language	Name	Abstract	Keywords
cze	Návrh modelov neurónových sietí a Takagi-Sugeno fuzzy inferenčného systému na predikciu hrubého domáceho produktu	Článok uvádza možnosť návrhu a použitia frontálnych neurónových sietí a dopredných neurónových sietí bez predspracovania vstupných časových radov s učením na báze genetických a eugenických algoritmov a Takagi-Sugeno fuzzy inferenčný systém s predspracovaním vstupných časových radov v predikcii hrubého domáceho produktu, kde presnosť navrhovaných modelov je lepšia, než modelov používaných v praxi.
eng	Design of the Models of Neural Networks and the Takagi-Sugeno Fuzzy Inference System for Prediction of the Gross Domestic Product Development	The paper presents the possibility of the design of frontal neural networks and feed-forward neural networks (without pre-processing of inputs time series) with learning algorithms on the basis genetic and eugenic algorithms and Takagi-Sugeno fuzzy inference system (with pre-processing of inputs time series) in predicting of gross domestic product development by designing a prediction models whose accuracy is superior to the models used in praxis [1,2].	Gross domestic product, frontal neural networks, feed-forward neural networks, Takagi-Sugeno fuzzy inference systems, genetic and eugenic algorithms, EuSANE algorithm.

Search