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1、對(duì)于模糊、不準(zhǔn)確等不完整數(shù)據(jù),模糊時(shí)間序列展示出了其相對(duì)于經(jīng)典時(shí)間序列所具有的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。伴隨著大量學(xué)者的注入研究,模糊時(shí)間序列已應(yīng)用到旅游、股票、溫度等領(lǐng)域進(jìn)行預(yù)測(cè),且具有較高的預(yù)測(cè)精度。針對(duì)模糊時(shí)間序列,學(xué)者更傾注于論域劃分、構(gòu)建模糊規(guī)則及去模糊化這幾個(gè)層面。隨著近幾年機(jī)器學(xué)習(xí)算法的蓬勃發(fā)展,部分學(xué)者把機(jī)器學(xué)習(xí)算法融入到模糊時(shí)間序列中并得到較好的模型。
文章首先在模糊規(guī)則建立方面對(duì)已有規(guī)則進(jìn)行改進(jìn)?,F(xiàn)有較好的模糊規(guī)則是將模糊
2、邏輯關(guān)系發(fā)生的頻數(shù)與先后順序考慮進(jìn)去,內(nèi)部權(quán)值的分配及這兩者之間權(quán)重的傾向性是需要格外注意的地方。本文提出的規(guī)則改進(jìn),主要針對(duì)模糊邏輯關(guān)系出現(xiàn)先后順序的權(quán)重分配,以及如何合理部署頻數(shù)與次序之間的權(quán)重可使模型達(dá)到更好的預(yù)測(cè)效果。
其次,文章將小波分析運(yùn)用到模糊時(shí)間序列中去。利用離散小波變換的分解與重構(gòu)思想,根據(jù)選取的小波函數(shù)將原始數(shù)據(jù)多尺度分解為低頻與高頻部分,并對(duì)之后的數(shù)據(jù)根據(jù)其特性分別建立模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。為了提高模型的有效性,
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