新型模糊时间序列模型与应用

发布时间：2018-02-02 06:16

  本文关键词： 模糊规则 时间序列 小波分析 FCM算法 财政收入 预测　出处：《统计与决策》2016年13期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了提高模糊时间序列的预测精度,文章利用小波分析多尺度分解方法,选择适当的小波函数,把一维数据分解为低频逼近部分和高频细节部分,在低频部分和高频部分根据各自数据特征利用模糊C-均值聚类算法分别建立模糊时间序列模型并预测,然后把每个部分的预测值根据小波重构得到最终预测结果。通过对国家财政收入实例验证对比发现,该模型在预测精度方面有较大提高。
[Abstract]:In order to improve the prediction accuracy of fuzzy time series, this paper uses wavelet analysis multi-scale decomposition method, select appropriate wavelet function, and decompose one-dimensional data into low-frequency approximation part and high-frequency detail part. In the low frequency part and the high frequency part, the fuzzy time series model is established and predicted by using the fuzzy C-means clustering algorithm according to their respective data characteristics. Then the forecast value of each part is reconstructed according to wavelet transform to get the final prediction result. Through the verification and comparison of the national fiscal revenue example, it is found that the prediction accuracy of the model is greatly improved.
【作者单位】： 电子科技大学数学科学学院;
【分类号】：F812.41;F224
【正文快照】： 0引言模糊时间序列模型是1994年,Song和Chissom[1-3]在Za-deh[4]提出的模糊理论基础上建立的预测模型并成功应用于Alabama大学注册人数的预测,随后Chen[5]和Lee[6]分别对其进行了重要改进。模糊C-均值(FCM)算法[7]作为众多模糊聚类算法的一种,具有十分广泛的应用,它通过优化目

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本文编号：1483822