一种新的模糊时间序列模型的预测方法
来源期刊：控制与决策2013年第1期
论文作者：陈刚 曲宏巍
文章页码：105 - 222
关键词：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;
摘 要：针对目前在模糊时间序列模型中论域划分及数据模糊化方法存在的问题,首先提出了基于模糊聚类算法(FCM)的具有可调参数的模糊时间序列论域的非等分划分方法;然后,在数据模糊化时通过距离客观地定义了模糊集,并利用最小标准误差(RMSE)确定最优的预测结果和聚类数;最后,通过Alabama大学注册人数的预测表明了所提出算法的有效性.
陈刚，曲宏巍
大连海事大学数学系
摘 要：针对目前在模糊时间序列模型中论域划分及数据模糊化方法存在的问题,首先提出了基于模糊聚类算法(FCM)的具有可调参数的模糊时间序列论域的非等分划分方法;然后,在数据模糊化时通过距离客观地定义了模糊集,并利用最小标准误差(RMSE)确定最优的预测结果和聚类数;最后,通过Alabama大学注册人数的预测表明了所提出算法的有效性.
关键词：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;
