Fuzzy GMDH and its application to forecasting financial processes

This paper is devoted to the investigation and application of the fuzzy inductive modeling method known as Group Method of Data Handling (GMDH) in problems of Data Mining, in particularly its application to solving the forecasting tasks in financial sphere. The advantage of the inductive modeling method GMDH is a possibility of constructing an adequate model directly in the process of algorithm run. The generalization of GMDH in case of uncertainty — a new method fuzzy GMDH is described which enables to construct fuzzy models almost automatically. The algorithm of fuzzy GMDH is considered. Fuzzy GMDH with Gaussian and bell-wise membership functions MF are considered and their similarity with triangular MF is shown. Fuzzy GMDH with different partial descriptions orthogonal polynomials of Chebyshev and Fourier are considered. The problem of adaptation of fuzzy models obtained by FGMDH is considered and the corresponding adaptation algorithm is described. The extension and generalization of fuzzy GMDH in case of fuzzy inputs is considered and its properties are analyzed. The experimental investigations of the suggested FGMDH were carried out

Banks Financial State Analysis and Bankruptcy Risk Forecasting with Application of Fuzzy Neural Networks

The problem of banks bankruptcy risk forecasting under uncertainty is considered. For its solution, the application of computational intelligence methods fuzzy neural networks ANFIS and TSK and inductive modeling method FGMDH was suggested and explored. Experimental investigations were carried out and estimation of the efficiency of the suggested methods was performed at the problems of bankruptcy risk forecasting for Ukrainian and leading European banks. The efficiency comparison with classic statistical methods such as ARMA, logit, and probit models was fulfilled. The comparative experiments with rating system CAMELS and matrix method were carried out. In general, the comparative analysis had shown that fuzzy forecasting methods and techniques give better results than conventional crisp methods for forecasting bankruptcy risk. On the whole, the conclusions of experiments with European banks completely confirmed the conclusions of experiments with Ukrainian banks. But at the same time, the crisp methods are more simple in implementation and demand less time for their adjustment. The set of informative bank financial factors for bankruptcy risk forecasting was determined and estimated

Methods for improving accuracy of the dementia diagnosis using feature dimension reduction

In this paper, the problem of choosing the right feature for diagnosing Dementia is discussed. Several features that could affect dementia were reviewed and their importance was evaluated. Random forest algorithm and SVM for the dementia diagnosis have been developed and investigated. Experiments were conducted on the open-source database and compared with the related works’ results. The purpose of the paper is to improve the accuracy of diagnosis of dementia using the reduction of features' dimension. This article is devoted to analysis of the main distinguishing features of Alzheimer`s dementia, applicable methods and treatment of Alzheimer's dementia on early stage that could help to avoid negative consequences connected with progress of the disease. The purpose of the paper is to improve the accuracy of diagnosis of dementia

Investigation of computational intelligence methods in forecasting at financial markets

The work considers intelligent methods for solving the problem of short- and middle-term forecasting in the financial sphere. LSTM DL networks, GMDH, and hybrid GMDH-neo-fuzzy networks were studied. Neo-fuzzy neurons were chosen as nodes of the hybrid network, which allows to reduce computational costs. The optimal network parameters were found. The synthesis of the optimal structure of hybrid networks was performed. Experimental studies of LSTM, GMDH, and hybrid GMDH-neo-fuzzy networks with optimal parameters for short- and middle-term forecasting have been conducted. The accuracy of the obtained experimental predictions is compared. The forecasting intervals for which the application of the researched artificial intelligence methods is the most expedient have been determined

NEW GENERATION NETWORKS STRUCTURAL SYNTHESIS WITH APPLICATION OF MODIFIED GENETIC ALGORITHM

Background. The problem of new generation computer network structural synthesis is considered under constraints on Quality of Service (QoS) – average packets transfer delay (PTD) and packets loss ratio (PLR). Besides network structure it is necessary to determine simultaneously channels capacities and find flow distribution for all classes of service (customers). This problem refers to so-called NP-difficult combinatorial optimization problems for which there are no exact algorithms of polynomial computational complexity. Therefore in the paper modified genetic algorithm (GA) is suggested for its solution.Objective. The aim of the paper is to investigate different modifications (variants) of genetic algorithms: deterministic, adaptive and self-adjusted and estimate their efficiency for the solution of the considered problem.Methods. Based on analysis of literature on GA classes of algorithms were detected differed by variants of strategic parameters adaptation - probabilities of crossover and mutations. Different combinations of adaptation methods wereimplemented and analyzed – deterministic, adaptive and self- adjusting.Results. The following variants of GA were investigated in the research:• the combination of unconditional crossover and dynamic deterministic mutation;• the combination of unconditional crossover and dynamic adaptive mutation;• the combination of unconditional crossover and dynamic self-adjusting mutation;• the combination dynamic deterministic crossover and dynamic mutation;• the combination dynamic adaptive crossover an unconditional mutation.Conclusions. In result of investigations it was established that the most efficient for the computer networks structural synthesis is the genetic algorithm with combination of dynamic adaptive crossover an unconditional mutation.This algorithm was implemented in software kit and applied for real problem of NG network structural design and its efficiency was estimated

Нечіткий МГУА та його застосування для прогнозування фінансових процесів

This paper is devoted to the investigation and application of the fuzzy inductive modeling method known as Group Method of Data Handling (GMDH) in problems of Data Mining, in particularly its application to solving the forecasting tasks in financial sphere. The advantage of the inductive modeling method GMDH is a possibility of constructing an adequate model directly in the process of algorithm run. The generalization of GMDH in case of uncertainty — a new method fuzzy GMDH is described which enables to construct fuzzy models almost automatically. The algorithm of fuzzy GMDH is considered. Fuzzy GMDH with Gaussian and bell-wise membership functions MF are considered and their similarity with triangular MF is shown. Fuzzy GMDH with different partial descriptions orthogonal polynomials of Chebyshev and Fourier are considered. The problem of adaptation of fuzzy models obtained by FGMDH is considered and the corresponding adaptation algorithm is described. The extension and generalization of fuzzy GMDH in case of fuzzy inputs is considered and its properties are analyzed. The experimental investigations of the suggested FGMDH were carried out.Посвящено исследованиям и применению нечеткого метода индуктивного моделирования известного как нечеткий метод группового учета аргументов (МГУА) в проблемах интеллектуального анализа данных, в частности прогнозирования в финансовой сфере. Преимуществом индуктивного метода моделирования МГУА является возможность конструирования адекватной модели непосредственно в процессе работы алгоритма. Описано обобщение МГУА на случай неопределенности — нечеткий МГУА, позволяющий конструировать нечеткие модели почти автоматически. Рассмотрены алгоритмы нечеткого МГУА для гауссовских и колоколообразных функций принадлежности и показано их сходство с моделью для треугольных функций принадлежности. Приведены варианты НМГУА для ортогональных полиномов Чебышева и Фурье. Рассмотрена проблема адаптации нечетких моделей, полученных по НМГУА, и описан соответствующий алгоритм адаптации. Приведено обобщение нечеткого МГУА на случай нечетких входных переменных. Выполнены экспериментальные исследования НМГУА и приведены их результаты.Присвячено дослідженням та застосуванню нечіткого методу індуктивного моделювання, відомого як нечіткий метод групового урахування аргументів (НМГУА) у проблемах інтелектуального аналізу даних, зокрема прогнозування у фінансовій сфері. Перевагою індуктивного методу моделювання МГУА є можливість конструювання адекватної моделі процесу безпосередньо в процесі роботи алгоритму. Описано узагальнення МГУА на випадок невизначеності — нечіткий МГУА, який дозволяє конструювати нечіткі моделі майже автоматично. Розглянуто алгортми нечіткого МГУА для гаусівських та дзвіноподібних функцій належності і показано їх подібність до моделей з трикутними функціями належності. Наведено варіанти НМГУА для ортогональних поліномів Чебишова та Фур’є. Розглянуто проблему адаптації нечітких моделей, отриманих за допомогою НМГУА, та описано відповідний алгоритм адаптації. Наведено узагальнення нечіткого МГУА на випадок нечітких вхідних змінних. Проведено експериментальні дослідження НМГУА та наведено їх результати

Проблема нечіткої портфельної оптимізації в умовах невизначеності з використанням методів обчислювального інтелекту

The problem of constructing an optimal securities portfolio under uncertainty is considered along with the direct and dual problems of fuzzy portfolio optimization. The modified fuzzy portfolio optimization problem is also suggested under a constraint on portfolio volatility. In the dual problem, the portfolio structure is determined, which provides the minimum risk level at the specified profitability level. The use of forecasting share prices for the portfolio model was suggested to support the validity of decisions on the portfolio structure and to reduce the risks. The share price data for the portfolio optimization system are forecasted using Fuzzy Group Method of Data Handling (FGMDH). The experimental studies of the suggested fuzzy models were carried out, and a comparison with the Markowitz model was performed on a stock market. As the result of this work, the foundations of the theory of fuzzy portfolio optimization are built on the basis of the theory of fuzzy sets and an effective forecasting method.Рассмотрены проблема построения оптимального портфеля из ценных бумаг в условиях неопределенности, а также прямая и двойственная задачи нечеткой портфельной оптимизации. Предложена новая постановка задачи нечеткой оптимизации портфеля с ограничением на волатильность портфеля. В двойственной задаче определяется структура портфеля, которая обеспечивает минимум риска при заданном уровне доходности. Для обеспечения обоснованности принимаемых решений по структуре портфеля и уменьшения риска предложено использовать прогнозирование цен акций в модели портфеля. Данные по ценам акций для системы портфельной оптимизации прогнозируются с использованием нечеткого МГУА. Проведены экспериментальные исследования предложенных нечетких моделей и сравнение с моделью Марковитца на рынке ценных бумаг. В результате работы построены основы теории нечеткой портфельной оптимизации на основе теории нечетких множеств и эффективного метода прогнозирования.Розглянуто проблему побудови оптимального портфеля з цінних паперів в умовах невизначеності, а також пряму та двоїсту задачі портфельної оптимізації. Запропоновано нову постановку задачі нечіткої оптимізації портфеля за обмежень на волатильність. У двоїстій задачі визначається структура портфеля, яка забезпечує мінімум ризику за обмежень на заданий рівень дохідності. Для підвищення обгрунтованості рішень щодо структури портфеля та зменшення ризику запропоновано використання прогнозування цін акцій в моделі портфеля. Дані за цінами акцій прогнозуються з використанрням нечіткого МГУА. Проведено експериментальні дослідженрня запропонованих нечітких моделей та порівняння з моделлю Марковітца на ринку цінних паперів. У результаті роботи створено основи теорії нечіткої портфельної оптимізації на базі теорії нечітких множин та методу прогнозування

Структурный синтез сетей нового поколения с применением модифицированного генетического алгоритма

Проблема. Розглядається проблема структурного синтезу мереж нового покоління при обмеженнях на показники якості обслуговування (QoS) різних класів користувачів: середній час затримки пакетів та частку втрачених пакетів. При цьому необхідно, крім синтезу структури одночасно вибрати пропускні спроможності каналів зв’язку та знайти розподілення потоків всіх класів користувачів з урахуванням обмежень на показники QoS. Ця задача відноситься до класу так званих NP-важких задач комбінаторної оптимізації для яких відсутні точні алгоритми поліноміальної обчислювальної складності. Тому в работі пропонується модифікований генетичний алгоритм (ГА) її вирішення. Мета досліджень. Дослідити різні варіанти генетичних алгоритмів: детермінованих, адаптивних та тих, що самоналаштовуються та оцінити їх ефективність для вирішення проблеми структурної оптимізації мереж. Методика реалізації. В результаті аналізу літератури з генетичних алгоритмів було виділено класи алгоритмів, що відрізняються варіантами адаптації стратегічних параметрів алгоритмів- ймовірностями кроссовера та мутацій. Розглядались різні методи адаптації-цих параметрів: детерміновані, адаптивні та самоналаштовуючі. Результати досліджень. В процесі експериментів були досліджені наступні варіанти ГА: • комбінація безумовного кроссовера та динамічної детермінованої мутації, • комбінація безумовного кроссовера та динамічної адаптивної мутації ; • комбінація безумовного кроссовера та динамічної самоналаштовуючої мутації • комбінація детермінованого динамічного кроссовера та динамічної мутації; • комбінація динамічного адаптивного кроссовера та безумовної мутації. Висновки. В результаті досліджень було встановлено, що найбільш ефективним є генетичний алгоритм з динамічним адаптивним кросовером та безумовною мутацією. Цей алгоритм було реалізовано програмно та використано для вирішення конкретної задачі синтезу структури глобальної комп’ютерної мережі та оцінено його ефективність.Background. The problem of new generation computer network structural synthesis is considered under constraints on Quality of Service (QoS) – average packets transfer delay (PTD) and packets loss ratio (PLR). Besides network structure it is necessary to determine simultaneously channels capacities and find flow distribution for all classes of service (customers). This problem refers to so-called NP-difficult combinatorial optimization problems for which there are no exact algorithms of polynomial computational complexity. Therefore in the paper modified genetic algorithm (GA) is suggested for its solution. Objective. The aim of the paper is to investigate different modifications (variants) of genetic algorithms: deterministic, adaptive and self-adjusted and estimate their efficiency for the solution of the considered problem. Methods. Based on analysis of literature on GA classes of algorithms were detected differed by variants of strategic parameters adaptation - probabilities of crossover and mutations. Different combinations of adaptation methods were implemented and analyzed – deterministic, adaptive and self- adjusting. Results. The following variants of GA were investigated in the research: • the combination of unconditional crossover and dynamic deterministic mutation; • the combination of unconditional crossover and dynamic adaptive mutation; • the combination of unconditional crossover and dynamic self-adjusting mutation; • the combination dynamic deterministic crossover and dynamic mutation; • the combination dynamic adaptive crossover an unconditional mutation. Conclusions. In result of investigations it was established that the most efficient for the computer networks structural synthesis is the genetic algorithm with combination of dynamic adaptive crossover an unconditional mutation. This algorithm was implemented in software kit and applied for real problem of NG network structural design and its efficiency was estimated.Проблема. Рассматривается проблема структурного синтеза сетей нового поколения при ограничениях на показатели качества обслуживания различных классов пользователей (Quality of Service –QoS)- среднее время задержки доставки пакетов и среднюю долю потерянных пакетов. При этом необходимо кроме выбора структуры сети одновременно выбрать пропускные способности всех каналов связи и найти распределение потоков всех классов пользователей с учетом ограничений на QoS. Данная задача относится к классу так называемых NP- трудных задач комбинаторной оптимизации для которых отсутствуют точные алгоритмы полиномиальной вычислительной сложности. Поэтому в работе предлагается модифицированный генетический алгоритм ее решения. Цель исследований. Исследовать различные варианты построения генетических алгоритмов детерминированных, адаптивных и самонастраивающихся и оценить их эффективность для решения проблемы структурной оптимизации. Методика реализации. На основании анализа литературы по генетическим алгоритмам были выделены классы алгоритмов, отличающиеся вариантами адаптации стратегических параметров алгоритмов- вероятностями кроссовера и мутаций. Рассматривались различные комбинации способов адаптации- детерминированные, адаптивные и самонастраивающиеся. Результаты исследований. Были исследованы следующие варианты ГА : • комбинация безусловного кроссовера и динамической детерминированной мутации; • комбинация безусловного кроссовера и динамической адаптивной мутации; • комбинация безусловного кроссовера и самонастраивающейся мутации; • комбинация детерминированного динамического кроссовера и динамической мутации; • комбинация динамического адаптивного кроссовера и безусловной мутации. Выводы. В результате исследований было установлено, что наиболее эффективным для задачи структурного синтеза сетей является генетический алгоритм с динамическим адаптивным кроссовером и безусловной мутацией. Этот алгоритм был реализован программно и использован для конкретной задачи синтеза структуры глобальной компьютерной сети и оценена его эффективност

Багатокритеріальні задачі прийняття рішень в нечітких умовах

Multicriteria problems of decision-making under the uncertainty are considered. For such problems, pareto-optimal solutions and best compromise solutions of level α are introduced. The corresponding theorems determining their interconnections are formulated and proved. The method for solving the considered problem is suggested based on the search of optimal compromise solutions of level α. The example of solving a multicriteria linear programming problem with fuzzy parameters is presented demonstrating the suggested approach. Also, the comparison of solutions for non-fuzzy and fuzzy problems is performed.Рассмотрены многокритериальные задачи нечеткого математического программирования. Введены понятия парето-оптимального решения и наилучшего компромиссного решения уровня α МКНП- задачи. Сформулированы и доказаны теоремы, устанавливающие взаимосвязи между ними. Предложен метод решения МКНП-задачи на основе поиска компромиссных решений уровня α. Приведен пример решения многокритериальной задачи линейного программирования с нечеткими условиями, иллюстрирующими предложенный подход и проведено его сравнение с компромиссным решением этой задачи в четкой постановке.Розглянуто багатокритеріальні задачі прийняття рішень в нечітких умовах (БКНП). Уведено поняття парето-оптимального розв’язку та найкращого компромісного розв’язку рівня α БКНП- задачі. Сформульовано та доведено теореми, які встановлюють взаємозв’язки між ними. Запропоновано метод розв’язання БКНП-задачі на основі пошуку компромісних розв’язків рівня α. Наведено приклад ров’язання багатокритеріальної задачі лінійного програмування з нечіткими параметрами, який ілюструє запропонований підхід, та проведено його порівняння з компромісним розв’язком цієї задачі в чіткій постановці