本文關(guān)鍵詞： 模糊規(guī)則 時間序列 小波分析 FCM算法 財政收入 預(yù)測　出處：《統(tǒng)計與決策》2016年13期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提高模糊時間序列的預(yù)測精度,文章利用小波分析多尺度分解方法,選擇適當(dāng)?shù)男〔ê瘮?shù),把一維數(shù)據(jù)分解為低頻逼近部分和高頻細(xì)節(jié)部分,在低頻部分和高頻部分根據(jù)各自數(shù)據(jù)特征利用模糊C-均值聚類算法分別建立模糊時間序列模型并預(yù)測,然后把每個部分的預(yù)測值根據(jù)小波重構(gòu)得到最終預(yù)測結(jié)果。通過對國家財政收入實例驗證對比發(fā)現(xiàn),該模型在預(yù)測精度方面有較大提高。
[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.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院;
【分類號】：F812.41;F224
【正文快照】： 0引言模糊時間序列模型是1994年,Song和Chissom[1-3]在Za-deh[4]提出的模糊理論基礎(chǔ)上建立的預(yù)測模型并成功應(yīng)用于Alabama大學(xué)注冊人數(shù)的預(yù)測,隨后Chen[5]和Lee[6]分別對其進行了重要改進。模糊C-均值(FCM)算法[7]作為眾多模糊聚類算法的一種,具有十分廣泛的應(yīng)用,它通過優(yōu)化目

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