高阶直觉模糊时间序列预测模型

发布时间：2017-07-07 00:17

  本文关键词：高阶直觉模糊时间序列预测模型

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【摘要】：提出一种高阶直觉模糊时间序列预测模型。模型首先应用模糊聚类算法实现论域的非等分划分;然后,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直觉模糊集隶属度和非隶属度函数的确定方法;最后,利用直觉模糊多维取式推理建立高阶模型的预测规则,进行预测。在Alabama大学入学人数和北京市日均气温2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。
【作者单位】： 空军工程大学防空反导学院;武警工程大学电子技术系密码与信息安全武警部队重点实验室;
【关键词】： 高阶 直觉模糊时间序列 预测模型 直觉模糊推理
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61309022)~~
【分类号】：TP18;O211.61
【正文快照】： 1引言模糊时间序列(FTS,fuzzy time series)预测理论由Song和Chissom在1993年首次提出[1]并应用于Alabama大学招生人数预测,取得较好的预测效果[2]。进而该理论在预测领域得到广泛研究与应用,尤其在不精确数据、模糊数据或数据发展趋势不明确的问题中预测效果优良,如粮食产量

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本文编号：528253