本文關(guān)鍵詞：高階直覺模糊時間序列預(yù)測模型

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【摘要】：提出一種高階直覺模糊時間序列預(yù)測模型。模型首先應(yīng)用模糊聚類算法實(shí)現(xiàn)論域的非等分劃分;然后,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直覺模糊集隸屬度和非隸屬度函數(shù)的確定方法;最后,利用直覺模糊多維取式推理建立高階模型的預(yù)測規(guī)則,進(jìn)行預(yù)測。在Alabama大學(xué)入學(xué)人數(shù)和北京市日均氣溫2組數(shù)據(jù)集上分別與典型方法進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn),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。
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院;武警工程大學(xué)電子技術(shù)系密碼與信息安全武警部隊(duì)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 高階 直覺模糊時間序列 預(yù)測模型 直覺模糊推理
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61309022)~~
【分類號】：TP18;O211.61
【正文快照】： 1引言模糊時間序列(FTS,fuzzy time series)預(yù)測理論由Song和Chissom在1993年首次提出[1]并應(yīng)用于Alabama大學(xué)招生人數(shù)預(yù)測,取得較好的預(yù)測效果[2]。進(jìn)而該理論在預(yù)測領(lǐng)域得到廣泛研究與應(yīng)用,尤其在不精確數(shù)據(jù)、模糊數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢不明確的問題中預(yù)測效果優(yōu)良,如糧食產(chǎn)量

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本文編號：528253