A methodology based on the fuzzy identification for a hybrid method in times series forecasting models
Este trabajo presenta un método de pronóstico híbrido, con concepto y mejora a través de la teoría de conjuntos difusos acoplado con el método clásico de series de tiempo. Este estudio también propuso una herramienta de identificación que no ha sido publicada en la literatura científica para la iden...
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| Publicado: |
2024
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| description | Este trabajo presenta un método de pronóstico híbrido, con concepto y mejora a través de la teoría de conjuntos difusos acoplado con el método clásico de series de tiempo. Este estudio también propuso una herramienta de identificación que no ha sido publicada en la literatura científica para la identificación y estimación de puntos paramétricos dentro de la metodología clásica de series de tiempo combinada con la teoría de conjuntos difusos, lo que generó una técnica de identificación híbrida en datos de tiempo difuso. En comparación con los métodos de predicción consolidados en la literatura, los resultados presentados por el método propuesto han sido considerados plenamente satisfactorios debido al mínimo error observado. |
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Este estudio también propuso una herramienta de identificación que no ha sido publicada en la literatura científica para la identificación y estimación de puntos paramétricos dentro de la metodología clásica de series de tiempo combinada con la teoría de conjuntos difusos, lo que generó una técnica de identificación híbrida en datos de tiempo difuso. En comparación con los métodos de predicción consolidados en la literatura, los resultados presentados por el método propuesto han sido considerados plenamente satisfactorios debido al mínimo error observado.</dc:description><dc:description>This work presents a hybrid forecasting method, with concept and improvement through the fuzzy set’s theory coupled with the classic time series method. This study also proposed an identification tool that has not been published in the scientific literature for parametric point identification and estimation within the classical time series REVISTA OBSERVATORIO DE LA ECONOMIA LATINOAMERICANAISSN: 1696-8352Page 2REVISTA OBSERVATORIO DE LA ECONOMIA LATINOAMERICANA, Curitiba, v.22, n.12, p. 01-16. 2024.methodology combined with fuzzy sets theory, which generated a hybrid identification technique in fuzzy time data. In comparison to the forecasting methods consolidated in the literature, the results presented by the proposed method have been considered fully satisfactory due to the minimal error observed.</dc:description><dc:description>Este trabalho apresenta um método de previsão hibrido, com concepção e aprimoramento pelo uso da teoria dos conjuntos fuzzy, aliada à metodologia clássica de series temporais. Este estudo também propôs uma ferramenta de identificação inédita na literatura científica para identificação e estimação paramétrica mediante a metodologia clássica de séries temporais combinada à teoria de conjuntos fuzzy, isso produziu uma técnica de identificação híbrida para séries temporais fuzzy. Em comparação com métodos de previsão consolidados na literatura, os resultados apresentados pelo método proposto foram considerados plenamente satisfatórios, face o baixíssimo erro retornado.</dc:description><dc:date>2024</dc:date><dc:type>text (article)</dc:type><dc:format>application/pdf</dc:format><dc:identifier>https://dialnet.unirioja.es/servlet/oaiart?codigo=10265479</dc:identifier><dc:identifier>(Revista) ISSN 1696-8352</dc:identifier><dc:source>Observatorio de la Economía Latinoamericana, ISSN 1696-8352, Vol. 22, Nº. 12, 2024</dc:source><dc:language>eng</dc:language><dc:rights>LICENCIA DE USO: Los documentos a texto completo incluidos en Dialnet son de acceso libre y propiedad de sus autores y/o editores. Por tanto, cualquier acto de reproducción, distribución, comunicación pública y/o transformación total o parcial requiere el consentimiento expreso y escrito de aquéllos. Cualquier enlace al texto completo de estos documentos deberá hacerse a través de la URL oficial de éstos en Dialnet. Más información: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI | INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS STATEMENT: Full text documents hosted by Dialnet are protected by copyright and/or related rights. This digital object is accessible without charge, but its use is subject to the licensing conditions set by its authors or editors. Unless expressly stated otherwise in the licensing conditions, you are free to linking, browsing, printing and making a copy for your own personal purposes. All other acts of reproduction and communication to the public are subject to the licensing conditions expressed by editors and authors and require consent from them. Any link to this document should be made using its official URL in Dialnet. More info: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI</dc:rights></oai_dc:dc> |
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| spelling | dialnet-ART00017828132025-07-05A methodology based on the fuzzy identification for a hybrid method in times series forecasting modelsde Carvalho Júnior, José GracildoTavares da Costa Júnior, CarlosCaldas do Lago Neto, JoãoDimy Barbosa Bitar, SandroHybrid Forecasting MethodFuzzy Sets TheoryHybrid IdentificationFuzzy Time DataMétodo Híbrido de PrevisãoTeoria de Conjuntos FuzzyIdentificação HíbridaSérie Temporal FuzzyMétodo de Pronóstico HíbridoTeoría de Conjuntos DifusosIdentificación HíbridaDatos Temporales DifusosEste trabajo presenta un método de pronóstico híbrido, con concepto y mejora a través de la teoría de conjuntos difusos acoplado con el método clásico de series de tiempo. Este estudio también propuso una herramienta de identificación que no ha sido publicada en la literatura científica para la identificación y estimación de puntos paramétricos dentro de la metodología clásica de series de tiempo combinada con la teoría de conjuntos difusos, lo que generó una técnica de identificación híbrida en datos de tiempo difuso. En comparación con los métodos de predicción consolidados en la literatura, los resultados presentados por el método propuesto han sido considerados plenamente satisfactorios debido al mínimo error observado.This work presents a hybrid forecasting method, with concept and improvement through the fuzzy set’s theory coupled with the classic time series method. This study also proposed an identification tool that has not been published in the scientific literature for parametric point identification and estimation within the classical time series REVISTA OBSERVATORIO DE LA ECONOMIA LATINOAMERICANAISSN: 1696-8352Page 2REVISTA OBSERVATORIO DE LA ECONOMIA LATINOAMERICANA, Curitiba, v.22, n.12, p. 01-16. 2024.methodology combined with fuzzy sets theory, which generated a hybrid identification technique in fuzzy time data. In comparison to the forecasting methods consolidated in the literature, the results presented by the proposed method have been considered fully satisfactory due to the minimal error observed.Este trabalho apresenta um método de previsão hibrido, com concepção e aprimoramento pelo uso da teoria dos conjuntos fuzzy, aliada à metodologia clássica de series temporais. Este estudo também propôs uma ferramenta de identificação inédita na literatura científica para identificação e estimação paramétrica mediante a metodologia clássica de séries temporais combinada à teoria de conjuntos fuzzy, isso produziu uma técnica de identificação híbrida para séries temporais fuzzy. Em comparação com métodos de previsão consolidados na literatura, os resultados apresentados pelo método proposto foram considerados plenamente satisfatórios, face o baixíssimo erro retornado.2024text (article)application/pdfhttps://dialnet.unirioja.es/servlet/oaiart?codigo=10265479(Revista) ISSN 1696-8352Observatorio de la Economía Latinoamericana, ISSN 1696-8352, Vol. 22, Nº. 12, 2024engLICENCIA DE USO: Los documentos a texto completo incluidos en Dialnet son de acceso libre y propiedad de sus autores y/o editores. Por tanto, cualquier acto de reproducción, distribución, comunicación pública y/o transformación total o parcial requiere el consentimiento expreso y escrito de aquéllos. Cualquier enlace al texto completo de estos documentos deberá hacerse a través de la URL oficial de éstos en Dialnet. Más información: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI | INTELLECTUAL PROPERTY RIGHTS STATEMENT: Full text documents hosted by Dialnet are protected by copyright and/or related rights. This digital object is accessible without charge, but its use is subject to the licensing conditions set by its authors or editors. Unless expressly stated otherwise in the licensing conditions, you are free to linking, browsing, printing and making a copy for your own personal purposes. All other acts of reproduction and communication to the public are subject to the licensing conditions expressed by editors and authors and require consent from them. Any link to this document should be made using its official URL in Dialnet. More info: https://dialnet.unirioja.es/info/derechosOAI |
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