一种新的模糊时间序列模型的预测方法
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作者:
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大连海事大学数学系

作者简介:

陈刚

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中图分类号:

TP273

基金项目:

基于公理模糊集理论的模糊机器学习


A new forecasting method of fuzzy time series model
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    摘要:

    模糊时间序列;可调参数的模糊聚类算法;论域非等分划分;模糊集的距离定义

    Abstract:

    In view of the problems that the existing fuzzy time series forecasting methods lack persuasiveness in partitioning
    interval and data fuzzifying. Therefore firstly, a formula contained distance parameter is proposed to calculate the cluster
    number, and then based on fuzzy c-means(FCM) and parameters’ adjusting, unequal-sized intervals are obtained. Then a
    definition method of the fuzzy sets is objectively given by distance in data fuzzification. Meanwhile, the optimal forecasting
    results and cluster number are determined by the smallest standard error(RMSE). Finally, the forecasting of Alabama
    university enrollments shows the effectiveness of the proposed method.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈刚, 曲宏巍.一种新的模糊时间序列模型的预测方法[J].控制与决策,2013,28(1):105-108

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  • 收稿日期:2011-07-29
  • 最后修改日期:2011-12-12
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  • 在线发布日期: 2013-01-20
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