【摘 要】
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提出一个模糊时间序列预测模型的集合(SPMFTS)。证明了对于任意时间序列S,应用SPMFTS的自动寻优搜索建模法可以筛选出集合的一个模型FMC1j(x,f,i),使得预测值Cj(x,f,i)的相对
【机 构】
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辽宁大学经济学院,海南热带海洋学院海商学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61503254);辽宁省教育厅高等学校基本科研项目(WQGD2017021)
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提出一个模糊时间序列预测模型的集合(SPMFTS)。证明了对于任意时间序列S,应用SPMFTS的自动寻优搜索建模法可以筛选出集合的一个模型FMC1j(x,f,i),使得预测值Cj(x,f,i)的相对误差均达到0.0000%。例如预测美国2010—2016年的跑道侵入问题时,建模FMC可以实现的预测值的相对误差均为0.0000%;对于预测未来的(美国,2017年)跑道侵入数据时,建模FMC实现的预测值也可达到相对误差为0.0000%。这些预测模型都比灰色模型GM(1,1)和马尔科夫模型的预测精确度高。因此S
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