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摘要:
为了突破模糊集理论的限制,更客观地描述不确定性数据,提出一种高阶多元直觉模糊时间序列预测模型.采用模糊聚类算法划分论域,并采用更具客观性的方法建立直觉模糊集的隶属度和非隶属度函数.依据直觉模糊多维取式推理的原理建立基于相似度量的启发式推理规则,作为高阶多元模型的预测规则,并且建立相应的解模糊方法.利用北京市日均气温数据集进行对比实验,结果表明,该模型的预测均方误差(0.86)和平均预测误差(2.57%)较现有方法均明显降低,预测结果优于模糊时间序列预测模型和普通直觉模糊时间序列预测模型.
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文献信息
篇名 高阶多元直觉模糊时间序列预测模型
来源期刊 东南大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 高阶 多元 直觉模糊时间序列 直觉模糊多维取式推理
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 505-512
页数 8页 分类号 TP393.08
字数 10088字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0505.2016.03.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 雷英杰 空军工程大学防空反导学院 214 2322 24.0 35.0
2 雷阳 武警工程大学电子技术系 13 60 5.0 7.0
3 范晓诗 空军工程大学防空反导学院 10 61 5.0 7.0
4 王亚男 空军工程大学防空反导学院 11 73 5.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
高阶
多元
直觉模糊时间序列
直觉模糊多维取式推理
研究起点
研究来源
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期刊影响力
东南大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-0505
32-1178/N
大16开
南京四牌楼2号
28-15
1955
chi
出版文献量(篇)
5216
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