【摘要】：由于受到模糊集理論的限制,模糊時間序列預(yù)測理論在不確定數(shù)據(jù)集的描述上有失客觀,針對這種局限性,提出一種直覺模糊時間序列預(yù)測模型。應(yīng)用模糊聚類算法實現(xiàn)論域的非等分劃分;針對直覺模糊時間序列的數(shù)據(jù)特性,提出一種更具客觀性的隸屬度和非隸屬度函數(shù)的確定方法;提出一種基于直覺模糊近似推理的模型預(yù)測規(guī)則。在Alabama大學入學人數(shù)和中國社會消費品零售總額數(shù)據(jù)集兩組數(shù)據(jù)集上分別與典型方法進行對比實驗,結(jié)果表明該模型有效提高了預(yù)測精度,證明了模型的有效性和優(yōu)越性。
[Abstract]:Due to the limitation of fuzzy set theory, fuzzy time series prediction theory is not objective in describing uncertain data sets. In view of this limitation, an intuitionistic fuzzy time series prediction model is proposed. The fuzzy clustering algorithm is used to realize the nonequipartition of the domain, and a more objective method to determine the membership and non-membership functions is proposed according to the data characteristics of intuitionistic fuzzy time series. A model prediction rule based on intuitionistic fuzzy approximate reasoning is proposed. Two sets of data sets of Alabama university enrollment and China's total retail sales of consumer goods are compared with typical methods. The results show that the model can effectively improve the prediction accuracy and prove the validity and superiority of the model.
【作者單位】： 空軍工程大學防空反導(dǎo)學院;
【基金】：國家自然科學基金(61402517) 陜西省自然科學基金(2013JQ8035)資助課題
【分類號】：TP18;O211.61

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2177218