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A Study on the Support Vector Machine Based Fuzzy Time Series Model
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  • A Study on the Support Vector Machine Based Fuzzy Time Series Model
  • A Study on the Support Vector Machine Based Fuzzy Time Series Model
저자명
Seok. Kyung-Ha
간행물명
한국데이터정보과학회지
권/호정보
2006년|17권 3호|pp.821-830 (10 pages)
발행정보
한국데이터정보과학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

This paper develops support vector based fuzzy linear and nonlinear regression models and applies it to forecasting the exchange rate. We use the result of Tanaka(1982, 1987) for crisp input and output. The model makes it possible to forecast the best and worst possible situation based on fewer than 50 observations. We show that the developed model is good through real data.