梯形模糊数的一元模糊线性回归模型的最小二乘估计  

A least-squares approach to fuzzy regression analysis with trapezoidal fuzzy number

作　　者：张爱武[1] 

机构地区：[1]盐城师范学院数学科学学院,江苏盐城224002

出　　处：《周口师范学院学报》2013年第2期1-5,共5页Journal of Zhoukou Normal University

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.11071207);江苏省自然科学基金资助项目(No.2011058)

摘　　要：由于模糊数往往可以用梯形模糊数来逼近,因此对梯形模糊数的模糊回归模型的研究就有一定的实用价值.采用最小二乘的方法,针对应用广泛的输入为确定数、输出为梯形模糊数的一元模糊线性回归模型,讨论了该模型回归系数的最小二乘估计和误差项.当梯形模糊数退化为精确数时,该估计就是传统的最小二乘估计.数值模拟和实例研究说明了本文提出的参数估计方法的拟合度比较好.Since fuzzy numbers can often be approximated by trapezoidal fuzzy numbers, therefore the fuzzy regression model with trapezoidal fuzzy numbers study have some practical value. In this paper, fuzzy linear regression model was estab- lished,in which input are crise,output and coefficients are trapezoidal. Its least-squares estimations of coefficients and estima- tions of the error term were discussed. Through the examples of research indicated that the estimations of parameter in this paper fitting results are betters.

关 键 词：梯形模糊数 模糊线性回归模型 最小二乘估计 

分 类 号：O159[理学—数学] O212.4[理学—基础数学]