模糊时间序列模型在论域上的研究与应用

发布时间：2017-07-13 19:23

  本文关键词：模糊时间序列模型在论域上的研究与应用

  更多相关文章： 模糊时间序列 论域区间定义 多尺度比率 几何平均

【摘要】：在信息爆炸的时代,数据的获取手段数不胜数,可是人类预防的手段也多,数据的可信度和准确度就随之降低。利用模糊时间序列预测的特点——对历史数据的不确定性和模糊性上有很好的鲁棒性,吸引了预测人员的眼球。随着模糊时间序列模型的应用越来越广泛,学者对模糊时间序列模型的研究也越来越多。按照模型的预测步骤,模糊时间序列模型的研究方向主要分为两类,一是论域划分,二是模糊关系表示。在论域定义上,本文研究了论域区间定义的方法。由于现有的研究都是简单的向上和向下取整的方法,没有意识到论域区间的定义也会影响到预测的结果的原因,所以本文提出了新的定义论域区间的方法。本文提出论域区间的定义和当前类别的数据分布有关,这样充分考虑了样本数据的分布情况,提高了论域间隔的准确度和可解释性。在论域划分上,本文基于多尺度比率划分论域的方法进行了改进,在此基础上提出用相邻数据相对误差的几何平均代替算术平均的方法。原因在于多尺度算法虽然利用了数据的分布情况,利用FCM算法将样本数据进行分类,但仍然存在内部类分布不均匀的情况,而此时利用几何平均的实际特点——用于计算比率的平均,用相邻数据相对误差的几何平均代替算术平均的方法,有效地改善了论域区间划分的精度,提高预测的准确度。结合本文提出的方法,为了证明本文提出方法的有效性,本文利用阿拉巴马州注册人数的预测和客流量的预测对此方法进行了验证,实验结果表明此方法有很好的预测结果。
【关键词】：模糊时间序列 论域区间定义 多尺度比率 几何平均
【学位授予单位】：武汉邮电科学研究院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：O159;O211.61
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-13
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 研究现状及发展趋势9-11
• 1.3 本文的主要研究内容及工作11-13
• 第2章 相关背景知识介绍13-24
• 2.1 时间序列基本知识13-14
• 2.1.1 时间序列定义13
• 2.1.2 时间序列的主要因素13-14
• 2.2 模糊理论基本知识14-18
• 2.2.1 模糊集的概念14-15
• 2.2.2 模糊集的表示方法15-16
• 2.2.3 模糊隶属函数16-18
• 2.3 模糊时间序列18-21
• 2.3.1 模糊时间序列概述18-19
• 2.3.2 模糊时间序列模型的预测步骤19-21
• 2.4 启发式模型21-22
• 2.5 模糊C-均值聚类算法介绍22-23
• 2.6 模型评估参数23
• 2.7 本章小结23-24
• 第3章 模糊时间序列模型在论域划分上的研究24-34
• 3.1 等间隔论域划分方法24
• 3.2 基于比率论域划分方法24-27
• 3.3 多尺度比率论域划分方法27-31
• 3.4 定义论域方法31-33
• 3.5 论域划分多尺度比率方法的改进33-34
• 第4章 定义论域方法的研究34-44
• 4.1 具体定义论域方法的描述34-35
• 4.2 新方法的验证-注册人数的预测35-44
• 4.2.1 数据介绍35-36
• 4.2.2 预测步骤36-42
• 4.2.3 预测结果比较42-44
• 第5章 论域划分多尺度比率算法的改进44-54
• 5.1 具体改进多尺度比率算法的描述44-45
• 5.2 新方法的验证-注册人数的预测45-54
• 5.2.1 预测步骤45-51
• 5.2.2 预测结果比较51-54
• 第6章 客流量的预测54-59
• 6.1 数据介绍54-56
• 6.1.1 数据来源54-55
• 6.1.2 数据分析55-56
• 6.2 预测56-59
• 第7章 总结和展望59-60
• 参考文献60-62
• 致谢62-63
• 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文63

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 邱望仁;刘晓东;;模糊时间序列模型研究综述[J];模糊系统与数学;2014年03期

2 王永弟;;模糊时间序列模型在短期气候预测中的应用[J];南京信息工程大学学报(自然科学版);2012年04期

3 刘晓娟;方建安;;综合权重的模糊时间序列的电力负荷预测方法[J];华东电力;2012年04期

4 余文利;方建文;廖建平;;一种新的基于模糊C均值算法的模糊时间序列确定性预测模型[J];计算机工程与科学;2010年07期

5 蔺玉佩;杨一文;;基于模糊时间序列模型的股票市场预测[J];统计与决策;2010年08期

6 覃频频;黄大明;;客运量预测模糊时间序列和灰色模型的比较[J];武汉理工大学学报(交通科学与工程版);2007年04期

7 覃频频;牙韩高;黄大明;陆凯平;;基于模糊集理论和灰色理论的铁路客运量预测模型[J];统计与决策;2006年02期

，

本文编号：538143