基于信息粒的模糊时间序列预测模型

• 作者: 王严东 王威娜 阚中勋
• 来源期刊: 吉林化工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊时间序列 模糊C-均值 信息粒 预测
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 页码范围: 85-88
• 页数: 4页
• 分类号: TP274
• 字数: 1929字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16039/j.cnki.cn22-1249.2017.05.019

摘要

时间窗口的分割长度是影响预测结果准确性的重要指标之一,因此根据合理粒化将时间序列分割成一些可处理有意义的信息粒,从而得到更有效的非一致划分的分割方法.进一步,提出基于信息粒的模糊时间序列预测模型去预测股指时间序列.模型首先根据信息粒获取时间序列时间窗口的分割;然后在其基础上定义模糊集并将历史序列模糊化;构造模糊逻辑关系并为每一个模糊趋势指派权重;最终根据得到的信息实施预测.实验结果表明,提出的模型具有较高的准确性.