|
выбираются в лингвистическом временном ряде (3.2) ближайшие к элементам уи низкие, средние и высокие недельные потоки больных, которые затем усредняются: = (*1я+*і«,)=(16 + 22)=19; х? = х1И=25;х5 = хя =37. Отсюда, с учетом представленных в нечетком лингвистическом множестве (3.18) значений функции принадлежности ци,цс,цй получаем искомый прогноз в виде НМ Х^{ = {(19;0,34),(25;0,53),(37;0,13)}. Применяя к нечеткому множеству Уп°+1 операцию дефазификации 56], получаем прогнозируемое значение количества больных, ожидаемого в отделении пульмонологии в обычном числовом виде, т.е. 3 = £ д, х“ = 0,34 -19 + 0,53 25 + 0,13 37 = 25 , где индексом f = 1,23 f-1 перенумерованы соответственно термы Н,С,В-. д, =д„ =0,34, = д(. = 0,53, =0,13. Таким образом, численный прогноз ожидаемого количества поступления больных в отделение «Пульмонология» на первую неделю января 2010 года ожидается равным 25. Согласно определению прогнозной модели на ее выходе можно получить ВР Х“ прогнозных значений х°, i = L,L + \,...,n, занумерованных тем же индексом, которым были занумерованы уровни в исследуемом временном ряде (2.10). Тогда относительная погрешность прогнозирования для каждого наблюдения іе{і,£+1.........и} вычисляется по формуле г =L_L1. В качестве оценки точности прогнозирования принимаем среднее значение На основании валидации результатов прогнозирования временного ряда получена оценка средней числовой погрешности прогноза г <12% (см. табл.3.5.). Оценка погрешности результатов, полученных с помощью предлагаемой прогнозной модели, обосновывается также по отношению такого результата 130 |
Приведем описание процесса преобразования лингвистического нечеткого множества (ЛНМ) (4.19) в численное (классическое) НМ (4-20) В качестве подходящих числовых значений элементов у°и,и е{н,С ,в} выбираются в ВР (4.2) ближайшие к элементам уи низкие, средние и высокие курсы акций, которые затем усредняются: Л =10'„+У ,!)=1(121ОО+ И97О)= 12О35; ^ = (> '7 .+ ^ ) = (13350 +14000) = 13675; у’.= У т, =16349. Отсюда, с учетом представленных в ЛНМ (4.19) значений функции принадлежности /лн,/лс,цв получаем искомый прогноз в виде НМ с = {(12035;0,02),(13675;0,69),(16349;0,29)}. Применяя к НМ Уя°+1 операцию дефазификации [65], получаем прогнозное значение котировки акций в обычном числовом виде, т.е. У„°+1= -у,0 =0,02-12035 + 0,69-13675 + 0,29-16349 = 14401,2 , 1=1 где индексом / = 1,2,3 перенумерованы соответственно термы Н,С,В: Мх =Мн = 0,02, /?2= /лс = 0,69, цв =Ив= °>29 • Согласно определению прогнозной модели на ее выходе можно получить ВР У0 прогнозных значений у°, ?= 1,1 + 1,...,/?, занумерованных тем же индексом, которым были занумерованы значения курсов акций в исследуемом ВР (2.10). Тогда относительная погрешность прогнозирования для кажу<—У^I дого наблюдения ?е {1,1 + 1,...,/?} вычисляется по формуле е{= 1 * ' 1. В качеУ« стве оценки точности прогнозирования принимаем среднее значение На основании валидации результатов прогнозирования ВР котировки акций «Сбербанк» получена оценка средней числовой погрешности прогноза 135 |