Publikace detail

Interval-valued intuitionistic fuzzy cognitive maps for stock index forecasting

Autoři: Hájek Petr | Procházka Ondřej | Froelich Wojciech

Rok: 2018

Druh publikace: článek ve sborníku

Název zdroje: 2018 IEEE International Conference on Evolving and Adaptive Intelligent Systems, EAIS 2018

Název nakladatele: IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)

Místo vydání: New York

Strana od-do: 1-7

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Intervalově ohodnocené intuitionistické fuzzy kognitivní mapy pro predikci akciového indexu	Existuje několik aplikací predikce časových řad, pro něž nejsou požadovány přesné znalosti. V těchto případech stačí vypořádat se s aproximací časových řad v intervalech, tj. intervalových časových řadách (ITS). V této práci navrhujeme novou metodu pro predikci jednorozměrných ITS. Součástí teoretického příspěvku práce je vývoj predikčního modelu založeného na fuzzy kognitivních mapách (FCM). Namísto fuzzy množin používaných ve standardních FCM aplikujeme jako koncepty intuitionistické fuzzy množiny s intervalem. Tímto způsobem získáváme intuitionistické intervalové fuzzy kognitivní mapy (IVI-FCMs), které používáme pro predikci ITS. Pro validaci IVI-FCM používáme predikci ITS tvořenou denními minimy a maximy akciového indexu Nasdaq-100. Experimentální výsledky prokázalo vysokou efektivnost navrhovaného přístupu.
eng	Interval-valued intuitionistic fuzzy cognitive maps for stock index forecasting	There are several applications of time series forecasting for which accurate knowledge of it is not required. In those cases it is enough to deal with the approximation of time series by intervals i.e. interval-valued time series (ITS). In this paper we propose a new method for the forecasting of univariate ITS. A part of the theoretical contribution of the paper is the development of the forecasting model which is based on fuzzy cognitive maps (FCMs). Instead of fuzzy sets used in standard FCMs we apply interval-valued intuitionistic fuzzy sets as their concepts. In this way we get interval-valued intuitionistic fuzzy cognitive maps (IVI-FCMs) which we use for the forecasting of ITS. To validate IVI-FCMs we apply them for the forecasting of the ITS made up by the daily minima and maxima of Nasdaq-100 stock index. Experimental evaluation proved high efficiency of the proposed approach.	Forecasting interval-valued time series; Fuzzy cognitive maps

Search

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Ústavy

Pracoviště

Jak nás najdete?

Služby

Často hledáte