模糊时间序列预测模型的应用领域模糊时间序列预测模型的优缺点分析未来研究方向及展望目录 引言01 模糊时间序列预测模型的意义实际应用价值模糊时间序列预测模型在金融、经济、气象等领域具有广泛的应用价值,能够为决策者提供有价值的预测信息。理论意义模糊时间序列预测模型的研究有助于完善模糊理论体系,推动相关学科的发展。
于 基于 Spark 的模糊时间序列预测模型研究的开题报告 一、研究背景和意义 模糊时间序列预测(Fuzzy Time Series Forecasting,FTSF)是基于模糊数学理论的一种预测方法,可以用于处理时间序列数据的预测问题。FTSF 方法在近年来应用广泛,已经在股票价格预测、气象预报、交通流量预测、电力负荷预测等领域取得了很好的效果。随着...
模糊时间序列预测模型是将模糊理论和时间序列分析相结合,以解决不确定性时间序列数据的预测问题。它将模糊2元函数的特性应用于经验模型参数估计中,与传统时间序列分析中求解确定参数的硬约束条件不同,通过引入忽略概念,将实际测试数据模拟为模糊数据知识,再通过模糊推理来自动识别模型参数,用于模糊时间序列预测。 模糊时间...
【MATLAB第53期】基于MATLAB的TSK模糊神经网络时间序列预测模型,含短期预测未来功能 一、效果展示 二、数据设置 数据采用一列数据 滑动窗口设置为5 ,可自行设置 70%训练 30%测试 预测未来值为10 ,可自行设置,控制10以内 三、模型参数 nRules =1;%模糊推理规则的数量 velocity =2;%学习速度[0,velocity]之间二进...
基于模糊时间序列的预测模型——以上证指数为例
为了使预测更加 准确,本文基于现有一些模型提出了两种新的混合预测模型,即,一种结合经典模糊时 间序列和启发式方法的自适应模型,以及一种基于模糊C均值和遗传算法并结合经典模 糊时间序列和启发式方法的自适应混合预测模型。 首先,本文提出了一种结合经典模糊时间序列和启发式方法的白适应模型。该模型 在训练阶段采用...
四JII省电子学会传感技术专委会第11届学术年会会议论文 模糊时间序列预测模型及其应用 蔡雷 方昕 王维学 (中国工程物理研究院工学院 四川绵阳 621900) 【摘..
BP神经网络和模糊时间序列组合预测模型及其应用
一种新的模糊时间序列预测模型 利用模糊系数实变量的线性方程组建立了一种新的模糊时间序列预测模型。模型的求解被转化为一种二次规划问题 ,它可广泛地应用于不确定环境中的各种预测。 哈明虎,王丽敏,胡运权 - 《预测》 被引量: 22发表: 2000年 自适应模糊时间序列预测模型的研究 时间序列预测是指通过对海量的时间...
基于时间序列数据的模糊认知图预测模型存在两个问题。第一,模糊认知图预测 模型构建方法的选择没有依据;第二,模糊认知图预测模型虽具备预测能力,但是, 受其简单结构的影响,预测效果不佳。针对第一个问题,本文研究了不同算法构建模 糊认知图预测模型的原理,并采用了不同规模的数据集进行了仿真实验,从算法原理、 ...