Сравнительный анализ эффективности нечетких нейронных сетей в задачах прогнозирования в экономике и финансовой сфере

Abstract

Рассмотрены нечеткие нейронные сети (ННС) с выводом Мамдани, Цукамото и Сугено. Проведены сравнительные экспериментальные исследования ННС с различными алгоритмами вывода в задачах макроэкономического прогнозирования. Определен наиболее эффективный метод нечеткого вывода для данного класса задач.

Fuzzy neural networks (FNN) with the algorithm of Mamdani, Tsukamoto and Sugeno are considered in the problem of macroeconomic and financial indexes forecasting. The comparative experimental investigations of the FNN with different algorithms are described and the most efficient algorithm for such problems is described.

Розглянуто нечіткі нейронні мережі (ННМ) з висновком Мамдані, Цукамото і Сугено. Проведено порівняльні експериментальні дослідження ННМ із різними алгоритмами висновку в задачах макроекономічного та фінансового прогнозування. Визначено найбільш ефективний метод нечіткого висновку для даного класу задач.