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Fuzzy regression model with fuzzy input and output data for manpower forecasting

机译：带有模糊输入和输出数据的模糊回归模型用于人力预测

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In modeling a fuzzy system with fuzzy linear functions, the vagueness of the fuzzy output data may be caused by both the indefiniteness of model parameters and the vagueness of the input data. This situation occurs as the input data are envisaged as facts or events of an observation which are uncontrollable or uninfluenced by the observer rather than as the controllable levels of factors in an experiment. In this research, we concentrate on such a situation and refer to it as a generalized fuzzy linear function. Using this generalized fuzzy linear function, a generalized fuzzy regression model is formulated. A nonlinear programming model is proposed to identify the fuzzy parameters and their vagueness for the generalized regression model. A manpower forecasting problem is used to demonstrate the use of the proposed model.
机译：在对具有模糊线性函数的模糊系统进行建模时，模糊输出数据的模糊性可能是由模型参数的不确定性和输入数据的模糊性引起的。发生这种情况是因为将输入数据设想为观察者无法控制或不受影响的观察事实或事件，而不是实验中因素的可控制水平。在这项研究中，我们专注于这种情况，并将其称为广义模糊线性函数。使用该广义模糊线性函数，建立了广义模糊回归模型。提出了一种非线性规划模型来识别广义回归模型的模糊参数及其模糊性。人力预测问题用于说明所提出模型的使用。

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