【摘 要】
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针对复杂系统时间序列预测精度不高问题，将复杂系统时间序列组合预测模型的权系数视为模糊数，以模糊区间的大小作为模糊变权重复杂系统时间序列组合预测模型目标函数，利用自适应
【机 构】
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湖南大学工商管理学院,长沙市公安局科技处
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（70971036）
论文部分内容阅读
针对复杂系统时间序列预测精度不高问题，将复杂系统时间序列组合预测模型的权系数视为模糊数，以模糊区间的大小作为模糊变权重复杂系统时间序列组合预测模型目标函数，利用自适应遗传算法优化复杂系统时间序列组合预测模型目标函数的权重系数，建立基于遗传算法优化模糊变权重的复杂系统时间序列组合预测方法。仿真结果表明：此模糊自适应变权重非线性组合预测模型的精度较高，并且平均误差和预测平方根误差均较小；所提出的基于遗传算法优化模糊变权重组合预测模型的最大相对误差为2．89％，小于各预测模型中最小的最大相对误差3．24％，且平
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