模糊认知图在时间序列预测中的应用综述

摘要：

时间序列预测是基于当前及历史数据对未来演化趋势的推演.准确的、可解释的时间序列预测是进行科学决策的关键技术支撑,广泛应用于金融、交通、气象等诸多领域.具有可解释性和强推理能力的模糊认知图已在时间序列预测中取得较好的效果,但目前尚无文献对该方法进行全面综述.为此,本文首先对模糊认知图及扩展的高阶模糊认知图、直觉模糊认知图和深度模糊认知图进行梳理,并在此基础上归纳了学习模糊认知图的优化算法.其次,具体介绍了模糊认知图以及扩展的模糊认知图在时间序列预测中的应用,并做出系统性的总结.最后,对模糊认知图在时间序列预测中的发展趋势进行展望.

关键词：模糊认知图、可解释性、优化算法、时间序列预测

所属期刊栏目：44

分类号：TP389(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京市自然科学基金L211018

在线出版日期：2023-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2314-2322