基于FCM的时间序列论域划分方法

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随着社会的发展,人们对于数据预测的需求日益增加,模糊时间序列因其能够处理时间序列中含糊不清的数据而备受关注。从提高模型的预测精度角度来看,论域划分作为时间序列数据预测的第一步,作用至关重要。本文提出一种基于FCM的二次论域划分方法。该方法首先根据FCM聚类算法得到的聚类中心对论域进行一次划分,然后根据样本点空间分布的疏密程度不同对论域进行二次细化,实现不等分论域,最后通过对经典样本的预测证明方法的可行性。
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