Name: Extensão de Zadeh Para Conjuntos Fuzzy do Tipo 2 Intervalar: Uma Nova Abordagem Fuzzy Para Modelar Crescimento Populacional
Price: 202449.00 COP
Availability: InStock
Author: Nathali Vega Cabrera; Rosana S. M. Jafelice
ISBN: 9786202558068

portada Extensão de Zadeh Para Conjuntos Fuzzy do Tipo 2 Intervalar: Uma Nova Abordagem Fuzzy Para Modelar Crescimento Populacional

Extensão de Zadeh Para Conjuntos Fuzzy do Tipo 2 Intervalar: Uma Nova Abordagem Fuzzy Para Modelar Crescimento Populacional

Formato

Libro Físico

Autor

Nathali Vega Cabrera; Rosana S. M. Jafelice

Encuadernación

Tapa Blanda

ISBN13

9786202558068

Categorías

Matemáticas

Extensão de Zadeh Para Conjuntos Fuzzy do Tipo 2 Intervalar: Uma Nova Abordagem Fuzzy Para Modelar Crescimento Populacional

Nathali Vega Cabrera; Rosana S. M. Jafelice (Autor) · · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Extensão de Zadeh Para Conjuntos Fuzzy do Tipo 2 Intervalar: Uma Nova Abordagem Fuzzy Para Modelar Crescimento Populacional"

O objetivo deste livro é apresentar conceitos fundamentais da teoria dos conjuntos fuzzy do tipo 1 e do tipo 2 intervalar. Um estudo do Modelo de Montroll clássico, com parâmetros destas duas abordagens fuzzy é realizado para os dados da população do Peru, de 1961 a 2013. Para modelar a dinâmica populacional com parâmetro fuzzy do tipo 1 duas técnicas são utilizadas. A primeira através de um Sistema Baseado em Regras Fuzzy (SBRF), onde as variáveis de entrada são a taxa de fertilidade e a taxa de crescimento econômico do país, e a variável de saída é a taxa de crescimento populacional. A segunda técnica é realizada considerando a taxa de crescimento populacional como um número fuzzy triangular e o Princípio da Extensão de Zadeh é utilizado para obter a solução fuzzy tipo 1 do modelo de Montroll em função do tempo. As duas técnicas também são utilizadas para determinar a solução do modelo de Montroll com o parâmetro fuzzy do tipo 2, com as mesmas variáveis para o SBRF do tipo 2 intervalar. Comparações são realizadas para verificar qual destes modelos está mais próximo dos dados populacionais do Peru no período em estudo, utilizando o máximo dos erros relativos em cada instante.