基于直觉模糊推理的直觉模糊时间序列模型

发布时间：2018-08-11 14:10

【摘要】：由于受到模糊集理论的限制,模糊时间序列预测理论在不确定数据集的描述上有失客观,针对这种局限性,提出一种直觉模糊时间序列预测模型。应用模糊聚类算法实现论域的非等分划分;针对直觉模糊时间序列的数据特性,提出一种更具客观性的隶属度和非隶属度函数的确定方法;提出一种基于直觉模糊近似推理的模型预测规则。在Alabama大学入学人数和中国社会消费品零售总额数据集两组数据集上分别与典型方法进行对比实验,结果表明该模型有效提高了预测精度,证明了模型的有效性和优越性。
[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.
【作者单位】： 空军工程大学防空反导学院;
【基金】：国家自然科学基金(61402517) 陕西省自然科学基金(2013JQ8035)资助课题
【分类号】：TP18;O211.61

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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