用于时间序列数据建模的多模态模糊认知图

• 作者: 冯国亮 卢伟 杨建华
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊认知图 粒计算 时间序列 模型权重
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 仿真建模理论与方法|Modeling Theory and Methodology
• 页码范围: 543-554
• 页数: 12页
• 分类号: TP274|TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.20-0834

摘要

针对单一模型难以准确反映时间序列多种变化模态的问题,提出了一种基于模糊认知图的时间序列数据多模态建模方法.该方法使用随机自助法选取多个子序列,以包含各种变化模态.在各个子序列上分别建立子模糊认知图模型.使用粒计算方法对子模型进行有效融合;并分析了不同权重策略融合的性能.所建立的模型不仅可以对时间序列数据进行数值及区间预测,还具有更好的语义解释性.在公开数据集上的实验结果证明了该方法的有效性和实用性.