q-Rung Orthopair fuzzy time series forecasting technique: Prediction based decision making
- 1. Khwaja Fareed University of Engineering and Information Technology
- 2. King Saud University
- 3. Poznań University of Technology
Description
The literature frequently uses fuzzy inference methods for time series forecasting. In business and other situations, it is frequently necessary to forecast numerous time series. The q-Rung orthopair fuzzy set is a beneficial and competent tool to address ambiguity. In this research, a computational forecasting method based on q-Rung orthopair fuzzy time series has been created to deliver better prediction results to deal with situations containing higher uncertainty caused by large fluctuations in consecutive years' values in time series data and with no visualization of trend or periodicity. The main objective of this article is to handle time series forecasting with the usage of q-Rung orthopair fuzzy sets for things like floods, admission of students, number of patients, etc. After this, people can then manage issues that will arise in the future. Previously, there was a gap in determining the forecasting of data whose entire value of membership and non-membership exceeded 1. To fill this kind of gap, we used q-Rung orthopair fuzzy sets in time series forecasting. We also used numerous algebraic components for the q-Rung orthopair fuzzy time series, which has a union, max-min composition, cartesian product, and algorithm that are useful to calculate the method of data forecasting. Moreover, we also defined the algorithm and proposed MATLAB code that facilitates the execution of mathematical calculations, design, analysis, and optimization (structural and mathematical), and gives results with speed, correctness, and precision. At the end, we tested the model using historical student enrollment data and the annual peak discharge at Guddu Barrage. Furthermore, we calculated the error to get an idea of to what extent this method is suitable.
Translated Descriptions
Translated Description (Arabic)
تستخدم الأدبيات بشكل متكرر طرق الاستدلال الغامض للتنبؤ بالسلاسل الزمنية. في الأعمال التجارية وغيرها من الحالات، من الضروري في كثير من الأحيان التنبؤ بالعديد من السلاسل الزمنية. تعد المجموعة الضبابية لتقويم العظام q - Rung أداة مفيدة ومختصة لمعالجة الغموض. في هذا البحث، تم إنشاء طريقة تنبؤ حسابية تعتمد على السلاسل الزمنية الغامضة لجهاز تقويم العظام q - Rung لتقديم نتائج تنبؤ أفضل للتعامل مع المواقف التي تحتوي على قدر أكبر من عدم اليقين الناجم عن التقلبات الكبيرة في قيم السنوات المتتالية في بيانات السلاسل الزمنية وبدون تصور للاتجاه أو التواتر الدوري. الهدف الرئيسي من هذه المقالة هو التعامل مع التنبؤ بالسلاسل الزمنية باستخدام مجموعات ضبابية لتقويم العظام Q - Rung لأشياء مثل الفيضانات وقبول الطلاب وعدد المرضى وما إلى ذلك. بعد ذلك، يمكن للناس إدارة المشكلات التي ستنشأ في المستقبل. في السابق، كانت هناك فجوة في تحديد التنبؤ بالبيانات التي تجاوزت قيمتها الكاملة للعضوية وغير العضوية 1. لسد هذا النوع من الفجوة، استخدمنا مجموعات ضبابية من Q - Rung orthopair في التنبؤ بالسلاسل الزمنية. استخدمنا أيضًا العديد من المكونات الجبرية لسلسلة Q - Rung Orthopair الزمنية الغامضة، والتي تحتوي على اتحاد، وتكوين max - min، ومنتج ديكارتي، وخوارزمية مفيدة لحساب طريقة التنبؤ بالبيانات. علاوة على ذلك، حددنا أيضًا الخوارزمية ورمز MATLAB المقترح الذي يسهل تنفيذ الحسابات الرياضية والتصميم والتحليل والتحسين (الهيكلي والرياضي)، ويعطي النتائج بسرعة وصحة ودقة. في النهاية، اختبرنا النموذج باستخدام بيانات التحاق الطلاب التاريخية والذروة السنوية للخروج في سد جودو. علاوة على ذلك، قمنا بحساب الخطأ للحصول على فكرة عن مدى ملاءمة هذه الطريقة.</ abstract>
Translated Description (French)
La littérature utilise fréquemment des méthodes d'inférence floue pour la prévision des séries chronologiques. En affaires et dans d'autres situations, il est souvent nécessaire de prévoir de nombreuses séries chronologiques. L'ensemble duveteux q-Rung orthopair est un outil bénéfique et compétent pour remédier à l'ambiguïté. Dans cette recherche, une méthode de prévision computationnelle basée sur des séries temporelles floues q-Rung orthopair a été créée pour fournir de meilleurs résultats de prédiction pour faire face à des situations contenant une incertitude plus élevée causée par de grandes fluctuations des valeurs des années consécutives dans les données des séries temporelles et sans visualisation de la tendance ou de la périodicité. L'objectif principal de cet article est de gérer les prévisions de séries chronologiques avec l'utilisation d'ensembles flous q-Rung orthopair pour des choses comme les inondations, l'admission des étudiants, le nombre de patients, etc. Après cela, les gens peuvent ensuite gérer les problèmes qui se poseront à l'avenir. Auparavant, il y avait une lacune dans la détermination de la prévision des données dont la valeur totale de l'adhésion et de la non-adhésion dépassait 1. Pour combler ce type de lacune, nous avons utilisé des ensembles flous d'orthopaires q-Rung dans la prévision de séries chronologiques. Nous avons également utilisé de nombreux composants algébriques pour la série temporelle floue orthopair q-Rung, qui a une union, une composition max-min, un produit cartésien et un algorithme qui sont utiles pour calculer la méthode de prévision des données. De plus, nous avons également défini l'algorithme et proposé le code Matlab qui facilite l'exécution des calculs mathématiques, la conception, l'analyse et l'optimisation (structurelle et mathématique), et donne des résultats avec rapidité, exactitude et précision. À la fin, nous avons testé le modèle en utilisant les données historiques sur les inscriptions des étudiants et le débit maximal annuel au barrage de Guddu. De plus, nous avons calculé l'erreur pour avoir une idée de la mesure dans laquelle cette méthode est appropriée.
Translated Description (Spanish)
La literatura utiliza con frecuencia métodos de inferencia difusa para el pronóstico de series de tiempo. En los negocios y otras situaciones, con frecuencia es necesario pronosticar numerosas series temporales. El conjunto difuso de ortopares q-Rung es una herramienta beneficiosa y competente para abordar la ambigüedad. En esta investigación, se ha creado un método de pronóstico computacional basado en series temporales difusas de par ortogonal de q-Rung para ofrecer mejores resultados de predicción para hacer frente a situaciones que contienen una mayor incertidumbre causada por grandes fluctuaciones en los valores de años consecutivos en los datos de series temporales y sin visualización de tendencia o periodicidad. El objetivo principal de este artículo es manejar el pronóstico de series de tiempo con el uso de conjuntos difusos de ortopares q-Rung para cosas como inundaciones, admisión de estudiantes, número de pacientes, etc. Después de esto, las personas pueden gestionar los problemas que surgirán en el futuro. Anteriormente, había una brecha en la determinación de la previsión de datos cuyo valor total de membresía y no membresía excedía 1. Para llenar este tipo de vacío, utilizamos conjuntos difusos de ortopares q-Rung en el pronóstico de series de tiempo. También utilizamos numerosos componentes algebraicos para la serie temporal difusa ortopar q-Rung, que tiene una unión, una composición máxima-mínima, un producto cartesiano y un algoritmo que son útiles para calcular el método de pronóstico de datos. Además, también definimos el algoritmo y propusimos el código MATLAB que facilita la ejecución de cálculos matemáticos, diseño, análisis y optimización (estructural y matemática), y da resultados con rapidez, corrección y precisión. Al final, probamos el modelo utilizando datos históricos de inscripción de estudiantes y la descarga máxima anual en Guddu Barrage. Además, hemos calculado el error para hacernos una idea de hasta qué punto es adecuado este método.
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تقنية التنبؤ بالسلاسل الزمنية الغامضة Q - Rung Orthopair: اتخاذ القرارات القائمة على التنبؤ
- Translated title (French)
- q-Rung Orthopair technique de prévision de séries temporelles floues : prise de décision basée sur la prévision
- Translated title (Spanish)
- técnica de pronóstico de series temporales difusas de q-Rung Orthopair: toma de decisiones basada en la predicción
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4391364523
- DOI
- 10.3934/math.2024272
References
- https://openalex.org/W1647667069
- https://openalex.org/W1668569279
- https://openalex.org/W1970926876
- https://openalex.org/W1971869067
- https://openalex.org/W1972073558
- https://openalex.org/W1987509628
- https://openalex.org/W1987729209
- https://openalex.org/W2063918054
- https://openalex.org/W2079457935
- https://openalex.org/W2102191912
- https://openalex.org/W2121569402
- https://openalex.org/W2131453387
- https://openalex.org/W2151068128
- https://openalex.org/W2168577773
- https://openalex.org/W2174317386
- https://openalex.org/W217726381
- https://openalex.org/W2342393330
- https://openalex.org/W2404012078
- https://openalex.org/W2514754342
- https://openalex.org/W2587709158
- https://openalex.org/W2804382981
- https://openalex.org/W2913148204
- https://openalex.org/W2938214891
- https://openalex.org/W3104079380
- https://openalex.org/W3121924295
- https://openalex.org/W3172429514
- https://openalex.org/W3172451173
- https://openalex.org/W3198277480
- https://openalex.org/W3210692255
- https://openalex.org/W4241443503
- https://openalex.org/W4308741813
- https://openalex.org/W4388208285