표제지
국문초록
목차
약어표 16
I. 서론 17
II. 시계열 예측을 위한 소프트 컴퓨팅 기법의 고찰 23
2-1. 시계열의 특성과 회귀 모델 24
2-2. 퍼지논리시스템 30
2-2-1. Type-1 TSK 퍼지논리 31
2-2-2. Interval Type-2 TSK 퍼지논리 34
2-3. 유전 알고리즘 40
2-4. 러프집합 46
III. 다중모델 퍼지 예측시스템의 구조와 설계 52
3-1. 다중모델 퍼지 예측 시스템의 기본 구조 54
3-2. 다중모델 퍼지 예측 시스템의 분류 및 특징 56
IV. 데이터의 전처리 59
4-1. 데이터 전처리의 필요성 60
4-2. 최적 차분데이터의 생성 61
V. 퍼지 예측 모델의 설계 65
5-1. T1TSKFLS 기반 General Type 다중모델 퍼지 예측 시스템의 설계 66
5-1-1. General Type의 입력공간 퍼지분할 및 규칙생성 67
5-1-2. General Type의 TSK 퍼지규칙 파라미터 식별 69
5-1-3. General Type TSK 퍼지모델의 출력 71
5-2. T1TSKFLS 기반 HCBKA Type 다중모델 퍼지 예측 시스템의 설계 73
5-2-1. HCBKA Type의 입력공간 퍼지분할 및 규칙생성 75
5-2-2. HCBKA Type TSK 퍼지규칙의 파라미터 식별 79
5-2-3. HCBKA Type TSK 퍼지모델의 출력 80
5-3. IT2TSKFLS 기반 General Type 다중모델 퍼지 예측시스템 82
5-4. IT2TSKFLS 기반 HCBKA Type 다중모델 퍼지 예측시스템 90
VI. 예측을 위한 모델 선택 96
6-1. 최적 모델 선택 98
6-1-1. 예측모델의 오차 보정 99
6-1-2. 예측 모델의 재 동조 103
6-2. 적응모델 선택 110
6-2-1. 의사결정표 생성 112
6-2-2. 비일관적인 규칙의 확률처리와 조건부 속성의 감축 115
6-2-3. 리덕트와 코어에 의한 규칙의 감축 120
VII. 사례연구 125
7-1. 비선형 및 비정상 시계열 예측 127
7-1-1. Mackey-Glass 시계열 데이터 127
7-1-2. 다우지수 데이터 131
7-1-3. 소 한 마리당 우유생산량 데이터 135
7-2. 전력데이터의 예측 140
7-2-1. 호주의 분기별 전력생산량 140
7-2-2. 대만의 4개 지역 전력부하 데이터 144
7-2-3. 대만의 전체 전력부하 데이터 146
7-3. 시뮬레이션 결과 비교 150
VIII. 결론 156
IX. 참고문헌 160
Appendix 167
Abstract 171
표 2-1. 정상 시계열과 비정상 시계열 자료의 예 28
표 2-2. 식별 불가능 관계를 위한 예 46
표 2-3. 리덕트(리턱트) {E, Q}에 의한 의사결정표 50
표 3-1. 다중모델 퍼지 예측시스템의 분류 56
표 4-1. 데이터 전처리에서의 차분간격 선택 예 63
표 6-1. 적응모델 선택을 위한 의사결정표의 예 115
표 6-2. 의사결정부 속성 값에 따른 동치관계의 표현 116
표 6-3. 비일관적인 규칙의 확률처리에 의한 의사결정 표 118
표 6-4. 속성 {dm(i)t(1),dm(i)t(2)}에 의한 의사결정 표(이미지참조) 118
표 6-5. 속성 {dm(i)t(1),dm(i)t(3)}에 의한 의사결정 표(이미지참조) 119
표 6-6. 코어에 의한 적응 모델 선택 규칙 123
표 6-7. 최종 감축된 적응모델 선택 규칙 123
표 7-1. 다중모델 퍼지 예측시스템의 변수 126
표 7-2. Mackey-Glass 시계열 데이터에 대한 성능(Type-1 TSK FLS) 128
표 7-3. 적응모델 선택을 위한 예측모델 성능(Mackey-Glass 시계열) 129
표 7-4. 적응모델 선택 규칙(Mackey-Glass 시계열) 129
표 7-5. Mackey-Glass 시계열 데이터에 대한 성능(Interval Type-2 TSKFLS) 130
표 7-6. 다우지수 데이터에 대한 성능(Type-1 TSK FLS) 132
표 7-7. 적응모델 선택을 위한 예측모델 성능(다우지수 데이터) 132
표 7-8. 적응모델 선택 규칙(다우지수 시계열) 133
표 7-9. 다우지수 데이터에 대한 성능(Interval Type-2 TSKFLS) 134
표 7-10. 소 한 마리당 우유생산량 데이터에 대한 성능(Type-1 TSK FLS) 136
표 7-11. 적응모델 선택을 위한 예측모델 성능(우유생산량 데이터) 137
표 7-12. 적응모델 선택 규칙(우유생산량 데이터) 138
표 7-13. 소 한 마리당 우유생산량 데이터에 대한 성능(Interval Type-2 TSKFLS) 139
표 7-14. 호주의 분기별 전력생산량 데이터에 대한 성능(Type-1 TSK FLS) 141
표 7-15. 적응모델 선택을 위한 예측모델 성능(전력생산량 데이터) 142
표 7-16. 적응모델 선택 규칙(호주의 분기별 전력생산량) 142
표 7-17. 호주의 전력생산량 데이터에 대한 성능 (Interval Type-2 TSKFLS) 143
표 7-18. 대만 4개 지역 전력부하량 데이터에 대한 성능 145
표 7-19. 대만 4개 지역 전력부하량 데이터에 대한 성능 (Interval Type-2 TSKFLS) 146
표 7-20. 대만의 전체 전력부하량 데이터 147
표 7-21. 대만의 전력부하량 데이터의 성능비교 148
표 7-22. 대만의 전력부하량 데이터에 대한 성능 (Interval Type-2 TSK FLS) 149
표 7-23. 다른 예측시스템들과의 성능비교(Mackey-Glass 시계열 데이터) 150
표 7-24. 다른 예측시스템들과의 성능비교(호주의 분기별 전력생산량) 151
표 7-25. 다른 예측시스템들과의 성능비교(대만의 4개 지역 전력부하량) 153
표 7-26. 다른 예측시스템들과의 성능비교(대만의 전체 전력부하량) 154
그림 2-1. 랜덤하지 않은 시계열에 대한 자기상관 함수의 모양 25
그림 2-2. 랜덤한 시계열에 대한 자기상관함수의 모양 26
그림 2-3. 약상관성을 가지는 계열에 대한 자기상관함수의 모양 26
그림 2-4. 강상관성을 가지는 계열에 대한 자기상관함수의 모양 27
그림 2-5. 비정상 시계열과 정상시계열의 자기상관함수의 모양 28
그림 2-6. 일반집합과 퍼지집합의 비교 31
그림 2-7. 퍼지 논리 시스템 32
그림 2-8. Interval Type-2 퍼지집합의 한 예 34
그림 2-9. x₂와 x₃에 대한 Interval Type-2 퍼지집합의 secondary 소속함수 35
그림 2-10. Type-2 퍼지논리 시스템의 구조 36
그림 2-11. Type-1 TSK 퍼지논리와 Interval Type-2 TSK 퍼지논리의 비교 38
그림 2-12. 해공간과 부호공간사이의 관계 41
그림 2-13. 단순 유전알고리즘의 구조(SGAs) 42
그림 3-1. 다중모델 퍼지 예측시스템의 구조 54
그림 5-1. General Type 다중모델 퍼지 예측시스템의 전체 순서도 66
그림 5-2. General Type 퍼지분할의 예 67
그림 5-3. HCBKA Type 다중모델 퍼지 예측시스템의 전체 순서도 74
그림 5-4. HCBKA Type 퍼지분할의 예 75
그림 5-5. Interval Type-2 퍼지집합에 의한 입력공간 퍼지분할 (General Type) 82
그림 5-6. 최소 및 최대 가중평균 무게중심에 의한 출력 예 87
그림 5-7. Interval Type-2 퍼지집합에 의한 입력공간 퍼지분할(HCBKA Type) 90
그림 6-1. 퍼지집합 중심에 대한 실수 코딩의 예 104
그림 6-2. 실수코딩에서의 수정단순 교배의 예 108
그림 6-3. 적응모델 선택기법이 적용된 다중모델 퍼지 예측시스템의 순서도 111
그림 6-4. 의사결정표의 조건부 속성 값의 정의 112
그림 6-5. 의사결정표의 의사결정부 속성 값의 정의 113
그림 7-1. Mackey-Glass 시계열 데이터의 자기상관함수 127
그림 7-2. 시차 24까지의 자기상관계수(Mackey-Glass 시계열 데이터) 128
그림 7-3. 다우지수 데이터의 자기상관함수 모양 131
그림 7-4. 시차 24까지의 자기상관 계수(다우지수 데이터) 131
그림 7-5. General Type 다중모델 퍼지 예측시스템의 예측결과(적응모델) 134
그림 7-6. 우유생산량 데이터의 자기상관함수 모양 135
그림 7-7. 시차 24까지의 자기상관 계수(우유생산량 데이터) 136
그림 7-8. IT2TSKFLS 기반 General Type 다중모델 퍼지 예측시스템의 예측결과 139
그림 7-9. 호주의 분기별 전력생산량의 자기상관함수 모양 140
그림 7-10. 시차 24까지의 자기상관 계수(호주의 분기별 전력생산량) 141
그림 7-11. 대만 4개 지역 전력부하량에 대한 자기상관함수 모양 144
그림 7-12. 시차 24까지의 자기상관계수(대만의 4개 지역 전력부하량) 144
그림 7-13. 대만의 전체 전력부하량에 대한 자기상관함수 모양 147
그림 7-14. 시차 24까지의 자기상관 계수(대만 전체 전력부하량) 148
그림 7-15. General Type 다중모델 퍼지 예측시스템의 출력 (Mackey-Glass data) 151
그림 7-16. HCBKA Type 다중모델 퍼지 예측시스템의 출력 (전력생산량) 152
그림 7-17. 대만의 4개 지역 전력부하량에 대한 예측 결과 153
그림 7-18. 대만 전체 전력부하량에 대한 각 예측모델의 예측결과 154