高阶多元直觉模糊时间序列预测模型

摘要：

为了突破模糊集理论的限制，更客观地描述不确定性数据，提出一种高阶多元直觉模糊时间序列预测模型．采用模糊聚类算法划分论域，并采用更具客观性的方法建立直觉模糊集的隶属度和非隶属度函数．依据直觉模糊多维取式推理的原理建立基于相似度量的启发式推理规则，作为高阶多元模型的预测规则，并且建立相应的解模糊方法．利用北京市日均气温数据集进行对比实验，结果表明，该模型的预测均方误差（0.86）和平均预测误差（2.57％）较现有方法均明显降低，预测结果优于模糊时间序列预测模型和普通直觉模糊时间序列预测模型．

关键词：高阶、多元、直觉模糊时间序列、直觉模糊多维取式推理

所属期刊栏目：46

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年科学基金资助项目61309022．

在线出版日期：2016-10-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：505-512