Wprowadzenie do modelowania cyklicznych szeregów czasowych za pomocą liniowych równań różnicowych w przestrzeni rozmytych liczb rzeczywistych

• Autorzy: Jacek Wołoszyn , Paweł Wołoszyn , Wit Urban

Warianty tytułu

An Introduction to Cyclic Time Series Modelling with Application of Linear Differential Equations in a Fuzzy Real Numbers Space

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Problematyka badawcza artykułu jest związana z wielowymiarową analizą szeregów czasowych. Zaprezentowano w nim metodę takiej analizy opartą na modelowaniu dynamiki cykli z wykorzystaniem liniowych równań różnicowych w przestrzeni rozmytych liczb rzeczywistych. W tym celu wykorzystano własności arytmetyki rozmytej oraz transformacje pojedynczego cyklu szeregu czasowego do postaci rzeczywistej liczby rozmytej. (abstrakt oryginalny)

EN

The issues submitted in the paper concern the multidimensional time series analysis. The authors presented a method of such an analysis that is based on cycles dynamics modelling with the use of linear differential equations in a fuzzy real numbers space. In order to do that, the features of fuzzy arithmetic and transformations of a single time series cycle to a fuzzy real number have been utilised. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Szeregi czasowe; Równania liniowe; Zbiory rozmyte; Analiza wielowymiarowa

EN

Time-series; Linear equation; Fuzzy sets; Multi-dimensional analysis

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie
• Rocznik: 2009
• Numer: nr 798
• Strony: 151--169

Twórcy

autor

Jacek Wołoszyn

• Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie

autor

Paweł Wołoszyn

• Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie

autor

Wit Urban

• Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie

Bibliografia

• Anile A.M., Deodato S., Privitera G. [1994], Implementing Fuzzy Arithmetic, Dipartimento di Matematica, Università degli Studi di Catania, Italy.
• Biocybernetyka i inżynieria biomedyczna [2000], red. T. Nałęcz, W. Duch, Exit, Warszawa.
• Kaufmann A., Gupta M.M. [1985], Introduction to Fuzzy Arithmetic: Theory and Applications, Van Nostrand, New York.
• Klir G.J., Pan Y. [1998], Constrained Fuzzy Arithmetic: Basic Questions and Some Answers, „Soft Computing”, vol. 2, nr 2.
• Navara M., Zabokrtsky Z. [2000], Computational Problems of Constrained Fuzzy Arithmetic [w:] The State of the Art in Computational Intelligence, red. P. Sincak i in., Physica-Verlag, Heidelberg-New York.
• Song Q., Leland R.P, Chissom B.S. [1995], A New Fuzzy Time-series Model of Fuzzy Number Observations, „Fuzzy Sets and Systems”, vol. 73, nr 3.
• Turksen L.B. [1988], Stochastic Fuzzy Sets. A Survey, Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems series, vol. 310, Springer.
• Urban W. [1999], Podstawy rozmytej dynamiki systemowej, Akademia Ekonomiczna w Krakowie, Kraków.
• Zadeh L.A. [1965], Fuzzy Sets, „Information and Control”, nr 8.
• Zadeh L.A. [1977], Fuzzy Sets and Their Application to Pattern Classification and Clustering Analysis [w:] Classification and Clustering, red. I. VanRysin, Academic Press, New York.