基于信息粒的模糊时间序列预测模型

作     者：王威娜 阚中勋 王严东 WANG Wei-na;KAN Zhong-xun;WANG Yan-dong

作者机构：吉林化工学院理学院吉林吉林132022 中石油北方工程设计有限公司设备室吉林吉林132002 吉林化工学院材料科学与工程学院吉林吉林132022 

出 版 物：《吉林化工学院学报》 (Journal of Jilin Institute of Chemical Technology)

年 卷 期：2017年第34卷第5期

页      码：85-88页

摘      要：时间窗口的分割长度是影响预测结果准确性的重要指标之一,因此根据合理粒化将时间序列分割成一些可处理有意义的信息粒,从而得到更有效的非一致划分的分割方法.进一步,提出基于信息粒的模糊时间序列预测模型去预测股指时间序列.模型首先根据信息粒获取时间序列时间窗口的分割;然后在其基础上定义模糊集并将历史序列模糊化;构造模糊逻辑关系并为每一个模糊趋势指派权重;最终根据得到的信息实施预测.实验结果表明,提出的模型具有较高的准确性.

主 题 词：模糊时间序列 模糊C-均值 信息粒 预测 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 0835[0835] 081002[081002] 

D　O　I：10.16039/j.cnki.cn22-1249.2017.05.019

馆 藏 号：203232515...