一种新的直觉模糊时间序列预测方法
针对现有直觉模糊时间序列预测模型论域区间划分和序列数据直觉模糊化预处理方法存在的问题,提出了一种新的直觉模糊时间序列预测算法,通过引入滑动窗口参数准确反映不确定数据集的分布特性,利用可调参的直觉模糊C均值聚类算法优化论域区间划分标准,基于直觉模糊范数定义语言变量直觉模糊集,有效地提高了复杂环境下时序系统的预测精度.最后,通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性.
直觉模糊集、直觉模糊时间序列、直觉模糊范数、预测
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金项目61272011,60773209;国家重点实验室基金项目2012ADL-DW0301
2014-08-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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