本文關鍵詞：高階直覺模糊時間序列預測模型

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【摘要】：提出一種高階直覺模糊時間序列預測模型。模型首先應用模糊聚類算法實現論域的非等分劃分;然后,針對直覺模糊時間序列的數據特性,提出一種更具客觀性的直覺模糊集隸屬度和非隸屬度函數的確定方法;最后,利用直覺模糊多維取式推理建立高階模型的預測規(guī)則,進行預測。在Alabama大學入學人數和北京市日均氣溫2組數據集上分別與典型方法進行對比實驗,結果表明該模型有效提高了預測精度,證明了模型的有效性和優(yōu)越性。
【作者單位】： 空軍工程大學防空反導學院;武警工程大學電子技術系密碼與信息安全武警部隊重點實驗室;
【關鍵詞】： 高階 直覺模糊時間序列 預測模型 直覺模糊推理
【基金】：國家自然科學基金資助項目(No.61309022)~~
【分類號】：TP18;O211.61
【正文快照】： 1引言模糊時間序列(FTS,fuzzy time series)預測理論由Song和Chissom在1993年首次提出[1]并應用于Alabama大學招生人數預測,取得較好的預測效果[2]。進而該理論在預測領域得到廣泛研究與應用,尤其在不精確數據、模糊數據或數據發(fā)展趨勢不明確的問題中預測效果優(yōu)良,如糧食產量

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本文編號：528253