適應性類神經模糊網路推論系統於時間序列預測之應用 郭承德、白炳豐
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摘 要
在本文中提出以適應性類神經模糊推論系統（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems；簡稱ANFIS）應用台灣股市預測；
基本上，ANFIS系統就是將模糊推論系統結合倒傳遞推論方式，讓模糊系統具有自我學習的能力，當中利用輸出、輸入的 成對資料。在本文的研究中發現預測的準確度以適應性類神經模糊推論系統最佳，類神經為其次，回歸預測情形為最差。
關鍵字:模糊理論，時間序列，適應性類神經模糊推論系統 關鍵詞 : 模糊理論 ; 時間序列 ; 適應性類神經模糊推論系統
目錄
授權書 iii 中文摘要 iv ABSTRACT v 誌謝 vi 目錄 vii 圖目錄 x 表目錄 xii 第一章 緒論 1 1.1 研究背景與動機 1 1.2 研究目的 2 1.3 研究流程 3 第二章 文獻探討 4 2.1 時間序列 4 2.2 適應性類神經模糊推論系統 5 第三章 研究方法 7 3.1 模糊理論 7 3.1.1 糢糊理論概論 7 3.1.2 模糊集合 8 3.1.3 歸屬函數(membership function) 8 3.1.4 模糊集合的基本運算 11 3.1.5 模糊規則 12 3.1.6 模糊蘊涵(fuzzy implication) 13 3.1.7 模糊推論(fuzzy reasoning) 14 3.2 模糊系統介紹 15 3.2.1 模糊化（Fuzzifier） 16 3.2.2 推理 引擎(Inference Engine) 16 3.2.4 規則庫(Rule Base) 16 3.2.5 解模糊（Defuzzifier） 17 3.3 ANFIS網路架構介紹 20 3.4 研究步驟 流程 26 3.4.1 收集資料 27 3.4.2 資料分析與處理 27 3.4.3 建立ANFIS系統 28 3.4.4 參數修正 30 第四章ANFIS系統應用預測系 統實例 31 4.1 實例應用與分析 31 4.2 結果與分析 53 第五章 結論與未來研究方向 62 5.1 結論 62 5.2 未來研究方向 63 參考文 獻 64
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