로버스트 퍼지 최소제곱회귀

Robust Fuzzy Least-square Regression

일반적으로 퍼지 최소제곱회귀의 추정된 결과들은 이상점 즉 비정상적인 퍼지 입력자료에 매우 민감하다. 분석하고자 하는 퍼지자료 중에서 이러한 비정상적인 퍼지자료가 존재할 경우 너무 넓은 가능성의 범위를 갖는 퍼지 선형회귀모형을 추정하게 되어 그 효용성은 크게 떨어진다.본 논문에서는 퍼지 입-출력자료에서 퍼지 최소제곱회귀모형을 적합할 경우 비정상적인 퍼지자료에 저항력을 지닌 로버스트 퍼지 최소제곱회귀를 제안하고, 이를 근거로 하여 로버스트 퍼지구간을 구축한다. 수치 예에서는 제안된 퍼지 최소제곱회귀모형들이 비정상적인 퍼지자료에 대해 안정적임을 보인다.

In general, the estimated results of fuzzy least squares regression are very sensitive to irregular fuzzy data. When irregular samples in set of data exist, a fuzzy least squares regression model can be incorrectly interpreted and the obtained regression model has two wide possibility range. In this paper, we propose the robust fuzzy least square regression which is resistant to data with error for fuzzy input data and data and the robust fuzzy interval with triangular fuzzy regression coefficients for fuzzy input data and output data. This fuzzy interval combined with robust fuzzy least square regression is not influenced by irregular fuzzy data. Numerical example provided shows that fitted robust fuzzy least square regression and robust fuzzy interval are stable to irregular fuzzy data.