[en] FUZZY LINEAR REGRESSIVE MODELS

[pt] Este trabalho apresenta um modelo de Regressão Linear Nebulosa por Partes(RLNP). Trata-se de uma estrutura que envolve modelos de regressão linear por partes ponderadas por pertinências advindas da lógica nebulosa. Este modelo é comparado com o modelo de regressão linear. Os resultados mostram...

ver descrição completa

Detalhes bibliográficos
Autor: ANTONIO JOSE CORREIA SAMPAIO
Formato: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2005
País:Brasil
Recursos:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
Repositorio:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:MAXWELL.puc-rio.br:7440
Acesso em linha:https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7440&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7440&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7440
Access Level:acceso abierto
Palavra-chave:[pt] REGRESSAO NEBULOSA
[pt] OTIMIZACAO QUADRATICA
[pt] MODELOS NAO-PARAMETRICOS
[en] FUZZY REGRESSION
[en] QUADRATIC OPTIMIZATION
[en] NOT-PARAMETRIC MODELS
Descrição
Resumo:[pt] Este trabalho apresenta um modelo de Regressão Linear Nebulosa por Partes(RLNP). Trata-se de uma estrutura que envolve modelos de regressão linear por partes ponderadas por pertinências advindas da lógica nebulosa. Este modelo é comparado com o modelo de regressão linear. Os resultados mostram que o RLNP consegue identificar a estrutura não-linear dos dados simulados e que na maioria dos casos ele possui bom poder de ajuste.