基于直觉模糊化的广义模糊时间序列预测模型

王鹏; 田宗浩

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cqvip:本文在传统广义模糊时间序列预测模型数据模糊化的基础上,引入直觉模糊集理论对其进行扩展。首先,在隶属度和非隶属度函数中增加犹豫度因子对样本数据进行直觉模糊化,更加细腻的反映数据不确定性本质。然后,用记分函数描述样本数据对模糊集的隶属情况,简化模型的复杂度。随后以传统广义模型为框架,构建基于直觉模糊化的广义模糊时间序列预测模型。最后利用典型的Alabama大学入学人数为实验数据,对比分析本文建立模型与传统广义模型的预测结果,验证直觉模糊化的广义模糊时间序列模型的可行性和优越性。

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来源
《运筹与管理》 |2020年第3期|128-134|共7页
作者
王鹏; 田宗浩;
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作者单位

陆军炮兵防空兵学院基础部安徽合肥 230031;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类应用数学;
关键词
直觉模糊集; 广义模糊时间序列; 记分函数; 均方误差;

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