基于主成分分析的模糊時(shí)間序列的優(yōu)化算法.pdf

1、隨著社會(huì)的發(fā)展，模糊時(shí)間序列在諸多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，因此模型的構(gòu)建尤為重要。在利用模糊時(shí)間序列模型進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，論域的劃分和模糊規(guī)則的建立一直以來(lái)都是眾多學(xué)者研究的重點(diǎn)，對(duì)序列的非線性鮮有關(guān)注。眾所周知，經(jīng)典時(shí)間序列所分析的對(duì)象都是平穩(wěn)過(guò)程，但生活中大多數(shù)時(shí)間序列過(guò)程是非平穩(wěn)的，尤其是在自然災(zāi)害、工程控制、經(jīng)濟(jì)和金融等領(lǐng)域。對(duì)于非平穩(wěn)的時(shí)間序列，由于數(shù)據(jù)本身非線性過(guò)強(qiáng)，直接對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行分析會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)效果較差，為了提高預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，

2、傳統(tǒng)時(shí)間序列在進(jìn)行分析前，要先對(duì)序列進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)變換，將非平穩(wěn)序列平穩(wěn)化。
　　所以本文在模糊時(shí)間序列分析之前，對(duì)序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，再通過(guò)主成分分析降低模糊規(guī)則之間的相關(guān)性，充分保證了預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。提出了基于主成分分析的模糊時(shí)間序列模型的平穩(wěn)化算法，對(duì)于非平穩(wěn)的時(shí)間序列，將序列進(jìn)行平穩(wěn)化處理，并將得到的平穩(wěn)序列作為新的研究對(duì)象，再按照模糊時(shí)間序列的預(yù)測(cè)框架進(jìn)行分析:首先定義和劃分論域，將數(shù)據(jù)模糊化形成模糊關(guān)系;然后按照主成

3、分分析的方法，提取主成分并得出優(yōu)化后的模糊規(guī)則;最后進(jìn)行預(yù)測(cè)和去模糊化。
　　為了進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度，本文還在論域劃分方面進(jìn)行了優(yōu)化。以往提出的模糊時(shí)間序列模型，一般將論域等分處理，不足以體現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)，人為干擾較大。因此，在前文的基礎(chǔ)上，采用模糊聚類(FCM)的方法將論域進(jìn)行非等分劃分。首先檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，并將非平穩(wěn)數(shù)據(jù)平穩(wěn)化，然后用FCM方法將序列中所有數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類并得到聚類中心，根據(jù)聚類中心將區(qū)間進(jìn)行非等分劃分，再按照