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Fuzzy linear regression using rank transform method

机译：使用秩变换法的模糊线性回归

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摘要

In regression analysis, the rank transform (RT) method is known to be neither dependent on the shape of the error distribution nor sensitive to outliers. In this paper, we construct a so-called a-level fuzzy regression model based on the resolution identity theorem and apply RT method to this model. Fuzzy regression models with crisp input/fuzzy output and fuzzy input/fuzzy output are investigated to show the effectiveness of the proposed method. To compare its effectiveness with existing methods, we introduce a new performance measure. In addition, we propose a method to obtain a predicted output with respect to a specific target value and show that our model is more robust compared with other methods when the data contain some outliers. (C) 2014 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：在回归分析中，已知秩变换（RT）方法既不依赖于误差分布的形状，也不对异常值敏感。在本文中，我们基于分辨率同一性定理构造了一个所谓的a级模糊回归模型，并将RT方法应用于该模型。研究了具有清晰输入/模糊输出和模糊输入/模糊输出的模糊回归模型，以证明该方法的有效性。为了将其有效性与现有方法进行比较，我们引入了一种新的性能指标。此外，我们提出了一种获取有关特定目标值的预测输出的方法，并表明当数据包含一些异常值时，与其他方法相比，我们的模型更加健壮。 （C）2014 Elsevier B.V.保留所有权利。

著录项

  • 来源
    《Fuzzy sets and systems》 |2015年第1期|97-108|共12页
  • 作者

    Jung Hye-Young; Yoon Jin Hee; Choi Seung Hoe;

  • 作者单位

    Seoul Natl Univ, Dept Stat, Seoul 151742, South Korea;

    Sejong Univ, Sch Math & Stat, Seoul 143747, South Korea;

    Korea Aerosp Univ, Sch Liberal Arts & Sci, Koyang 411, South Korea;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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