已閱讀1頁，還剩51頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀
版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、近年來，國內(nèi)外許多學(xué)者致力于數(shù)據(jù)預(yù)測的相關(guān)研究，在證券、期貨等領(lǐng)域均有所收獲。在模糊時間序列中，論域的劃分和確定論域的區(qū)間對于數(shù)據(jù)預(yù)測來說顯得至關(guān)重要。等長的論域劃分在許多研究報告中被多次提及和使用。等長的區(qū)間劃分應(yīng)用在線性非常好，規(guī)律性強的數(shù)據(jù)中，使得預(yù)測非常的準(zhǔn)確，精度也很好。但應(yīng)用某些波動大且非線性無規(guī)律的數(shù)據(jù)上，如證券、期貨等領(lǐng)域，預(yù)測的精度會大打折扣。在此背景下，本文所提出的不等長論域劃分的方法由此引出。
本文的重點
2、是通過所提出的不等長區(qū)間劃分的方法，來提高預(yù)測的精度，其中不等長區(qū)間劃分的方法是通過信息粒度理論的算法來實現(xiàn)的。實驗首先通過FCM計算出聚類中心，之后通過信息粒度算法再次確定區(qū)間的上下限，最后根據(jù)確定的7個區(qū)間再應(yīng)用模糊時間序列的相關(guān)理論研究進行預(yù)測。
這篇論文中，我們研究出如何通過把論域進行不等分的劃分來提高預(yù)測精度。首先，通過使用FCM計算聚類中心;然后根據(jù)這些中心形成幾個子區(qū)間。這些子區(qū)間不僅需要根據(jù)數(shù)據(jù)劃分地很合理，而
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 模糊時間序列的研究與應(yīng)用.pdf
- 時間序列分析在金融中的應(yīng)用
- 粒子群優(yōu)化算法的改進及在模糊時間序列預(yù)測中的應(yīng)用.pdf
- 時間序列的相似性挖掘及其在股票時間序列中的應(yīng)用.pdf
- 模糊時間序列模型的改進及在不平衡數(shù)據(jù)中的應(yīng)用.pdf
- 基于農(nóng)歷的時間序列預(yù)測模型研究及其在卷煙銷售預(yù)測中的應(yīng)用.pdf
- BBO優(yōu)化算法在時間序列預(yù)測中的應(yīng)用.pdf
- 混沌時間序列法在水文預(yù)報中的應(yīng)用.pdf
- SOM在時間序列預(yù)測中的應(yīng)用研究.pdf
- 時間序列預(yù)測方法在港口行業(yè)中的應(yīng)用.pdf
- 組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時間序列中的應(yīng)用.pdf
- 應(yīng)用時間序列在a市g(shù)dp預(yù)測中的應(yīng)用
- 營銷策略在汽車銷售中的應(yīng)用
- 稀疏建模方法在時間序列預(yù)測中的應(yīng)用.pdf
- 時間序列在隧道位移監(jiān)測中的綜合應(yīng)用.pdf
- 多重分形在時間序列中的幾個應(yīng)用.pdf
- 分位數(shù)回歸在時間序列中的應(yīng)用.pdf
- 深度學(xué)習(xí)在復(fù)雜金融時間序列中的應(yīng)用.pdf
- 時間序列分析在隧道位移監(jiān)測中的應(yīng)用.pdf
- 混沌時間序列在橋梁變形預(yù)測中的應(yīng)用.pdf
評論
0/150
提交評論