一种启发式变阶直觉模糊时间序列预测模型

• 作者: 王亚男 王毅 郑寇全 雷英杰
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 直觉模糊集 时间序列预测 启发式 变阶
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2795-2802
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5148字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT160013

摘要

论文针对已有高阶模糊时间序列模型在预测精度和预测范围上的限制,结合直觉模糊集理论,提出一种启发式变阶直觉模糊时间序列预测模型.模型首先应用直接模糊聚类算法对论域进行非等分划分;然后,针对直觉模糊时间序列的数据特性,改进现有直觉模糊集隶属度和非隶属度函数的建立方法;最后,采用阶数随序列实时变化的高阶预测规则进行预测,并将历史数据发展趋势的启发知识引入解模糊过程,使模型的预测范围得到扩展.在Alabama大学入学人数和北京市日均气温两组数据集上分别与典型方法进行对比实验,结果表明该模型有效克服了传统模型的缺点,拥有较高的预测精度,证明了模型的有效性和优越性.

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	王毅	空军工程大学防空反导学院	41	429	9.0	20.0
3	郑寇全		5	17	3.0	4.0
4	王亚男	空军工程大学防空反导学院	11	73	5.0	8.0