|
Noise Filtering (Shovqinni filtrlash)
|
| bet | 2/2 | | Sana | 15.05.2024 | | Hajmi | 17,42 Kb. | | #233857 |
Bog'liq ChatGPTNoise Filtering (Shovqinni filtrlash): Wavelet transformatsiyasi yordamida vaqt seriyasidan shovqin va befoyda ma'lumotlarni ajratib olish mumkin. Bu, bashoratlarning aniqligini oshirishga yordam beradi, chunki signalni modellashtirishda faqat muhim xususiyatlarni qoldiradi.
Miqyosda moslashuvchanlik: Wavelet transformatsiyasi turli miqyoslardagi ma'lumotlarni taqdim etadi. Bu, ANFIS tizimini ta'lim olishda turli miqyosdagi xususiyatlardan foydalanishiga imkon beradi, bu esa vaqt seriyasidagi turli davriylik va trendlarni samaraliroq tasvirlashga yordam beradi.
Non-linearity: ANFIS non-liney yoki murakkab munosabatlarni model qilish qobiliyatiga ega, va wavelet transformatsiyasi yordamida taqdim etilgan ma'lumotlar ushbu qobiliyatni yaxshiroq ishlatishga yordam beradi.
Mustahkamlik: ANFIS va Wavelet transformatsiyasini birlashtirish, ma'lumotlardagi kutilmagan o'zgarishlarga qarshi tizimning mustahkamligini oshiradi. Wavelet analizi orqali qo'lga kiritilgan ma'lumotlar sifatining yaxshilanishi tufayli ANFIS yanada mustahkam va ishonchli bashoratlar qilish imkoniga ega bo'ladi.
Ijro tezligi: Vaqt seriyalarini oldindan qayta ishlash orqali, jumladan, wavelet transformatsiyasi yordamida, siz modelni o'qitish va bashorat qilish vaqtini qisqarta olasiz, chunki siz modelga keraksiz ma'lumotlarni qo'shmagan holda, faqat muhim xususiyatlarga e'tibor qaratasiz.
Shunday qilib, ANFIS va Wavelet transformatsiyasini birlashtirish vaqt seriyalari ma'lumotlaridan maksimal darajada foydalanish imkonini beradi va bashorat qilishning aniqlik va samaradorligini oshirishga yordam beradi. Ammo, ushbu yondashuvning amaliyotda samarali bo'lishi uchun, qo'llanilayotgan ma'lumot to'plami va muammo domeni hususiyatlari, shuningdek, implementatsiya detallari kabi omillarni diqqat bilan ko'rib chiqish kerak.
|
| |
