改进的模糊时间序列模型论域划分算法

摘要：

针对模糊时间序列模型多尺度比率算法对样本特征分类结果的贡献因素及比率值的变化考虑不全面的问题,提出变化的区间标度并构造不等距的多尺度区间,选择不同区间长度隶属度对应的数据作为比率,对论域进行划分,采用改进的加权模糊C均值聚类算法聚类数据,达到样本类内距离最小化和类间距离最大化,计算各类数据的平均相对误差并基于这些误差推算多尺度、非等间距的论域划分区间,建立改进的模糊时间序列模型,使用加权平均值法处理模糊化问题并预测结果.通过案例分析,验证了改进的模糊时间序列模型的有效性.

关键词：模糊时间序列、多尺度比率、改进的模糊C均值聚类、论域划分、加权平均值法

所属期刊栏目：38

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：军队技术基础基金项目A157167;武器装备预先研究基金项目9140A19030314JB35275;军队维修科研基金项目2014BZ54

在线出版日期：2017-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：379-383,394