基于组合模型的区间模糊数时间序列预测模型

发布时间：2022-07-27 21:02

　　为对区间模糊数进行研究分析,本文首先将区间模糊数转换为等量信息的精确数序列,结合ARIMA模型和BP神经网络的优点,对转换后的精确数序列分别建立以ARIMA模型与BP神经网络的组合模型,最后区间模糊数序列的拟合值和预测值可利用还原公式得到。文章以二元区间模糊数为研究对象,建立了以ARIMA模型与BP神经网络的组合模型。数值实验表明,该方法有效可行,预测精度要优于ARIMA模型。 

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【参考文献】：
期刊论文
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[4]基于BP-RBF神经网络的组合模型预测港口物流需求研究[J]. 蔡婉贞,黄翰.  郑州大学学报(工学版). 2019(05)
[5]基于面积型中心误差准则的模糊组合预测模型及应用[J]. 丁珍妮,陈华友,朱家明.  模糊系统与数学. 2018(03)
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[7]属性值和权重均是区间三角模糊数的群体决策方法[J]. 杨雷,漆国怀.  模糊系统与数学. 2017(01)
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[9]基于BP神经网络的大气污染物浓度预测[J]. 孙宝磊,孙暠,张朝能,史建武,钟曜谦.  环境科学学报. 2017(05)
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本文编号：3666169