Intuitionistic Fuzzy Inference System

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Intuitionistic Fuzzy Inference System
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MSC2010 ***
Intuitionistic Fuzzy Inference System with Weighted Comprehensive Evaluation
Considering Standard Deviation-Cosine Entropy: A Fused Forecasting Model
1
Herrini Mohd Pauzi,
2
Lazim Abdullah
1
Management Science Research Group, Faculty of Ocean Engineering Technology and Informatics, Universiti
Malaysia Terengganu, Terengganu 21030, Malaysia,
2
Management Science Research Group, Faculty of Ocean Engineering Technology and Informatics, Universiti Malaysia
Terengganu, Terengganu 21030, Malaysia
e-mail: [e-mail]
Recent development in intuitionistic fuzzy inference system (IFIS) has been emerged with promising results
in defining uncertain information and improving its capacity to forecast real-world time series data. Nonetheless,
many factors such as non-linearity data, stochastic dynamic problems and weights of attributes are explicitly
affect the performance of IFIS. In this paper, we introduce a new method of determining weight of variable
to perform an intuitionistic fuzzy comprehensive evaluation (IFCE) that to be fused with an IFIS. In order to
weight the credibility of each causal variable in the experimental of particulate matter (PM10) data, a synthesized
weight that is established from two different methods of weighting is developed. Two objective weightings known
as the intuitionistic fuzzy-standard deviation and intuitionistic fuzzy-cosine entropy are combined as to consider
statistical properties and trigonometric properties within the intuitionistic fuzzy set environment. This paper
also investigates whether the two weighting methods have the same impact on the forecasting. The experimental
results show that our proposed synthesized weighting method outperforms other three weight methods in PM10
forecasting under IFIS environment. The experimental results also verify that different methods of weighting
have different influence on performance of the forecasting. This is the first identifiable synthesized weighted
comprehensive evaluation that fused in IFIS and its application to PM10 forecasting. Finally, some consideration
regarding the limitations of the study and potential research direction are presented.
Keywords:
Intuitionistic fuzzy set; fuzzy inference system; synthesized weight; forecasting