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Fuzzy Time Series Forecasting Model of Inverse Fuzzy Number Based on Percentage Year by Year of Continuous Point

机译：基于连续点百分比百分比乘以百分比逆模数的模糊时间序列预测模型

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Fuzzy time-series forecasting model of inverse fuzzy number based on percentage year to year of continuous point is proposed. We improved the forecasting model of Saxena. The new model puts the percentage year to year of historical data as for the domain of discourse, uses percentage year to year of continuous point to define fuzzy number, and then defines the corresponding inverse fuzzy number. At last we again provide the predictor formula and study the prediction problem of freshman registration number at the University of Alabama, in order to demonstrate the application of a new prediction model. The results show that AFER and MSE of the model are very small compared with the existing models.
机译：提出了基于百分比与连续点的百分比年份的逆模数的模糊时间系列预测模型。 我们改善了萨克拉纳的预测模型。 新模型将百分比年达到历史数据的年份作为话语领域，使用百分比年到连续点的年度来定义模糊数，然后定义相应的反向模糊数。 最后，我们再次提供预测的公式并研究阿拉巴马大学的新生登记号码的预测问题，以证明新的预测模型的应用。 结果表明，与现有型号相比，模型的Afer和MSE非常小。

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