【摘 要】
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针对模糊时间序列模型多尺度比率算法对样本特征分类结果的贡献因素及比率值的变化考虑不全面的问题，提出变化的区间标度并构造不等距的多尺度区间，选择不同区间长度隶属度对应
【机 构】
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装甲兵工程学院技术保障工程系,中国国防科技信息中心,空军装备研究院通信所
【基金项目】
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军队技术基础基金项目(A157167),武器装备预先研究基金项目(9140A19030314JB35275),军队维修科研基金项目(2014BZ54)
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针对模糊时间序列模型多尺度比率算法对样本特征分类结果的贡献因素及比率值的变化考虑不全面的问题，提出变化的区间标度并构造不等距的多尺度区间，选择不同区间长度隶属度对应的数据作为比率，对论域进行划分，采用改进的加权模糊C均值聚类算法聚类数据，达到样本类内距离最小化和类间距离最大化，计算各类数据的平均相对误差并基于这些误差推算多尺度、非等间距的论域划分区间，建立改进的模糊时间序列模型，使用加权平均值法处理模糊化问题并预测结果。通过案例分析，验证了改进的模糊时间序列模型的有效性。
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