模糊时间序列相关论文
与传统的时间序列模型相比,模糊时间序列（FTS）模型不要求时间序列满足任何的统计假定,即使观测数据较少,或数据集包含不确定性,也能......
伴随着经济的高速增长，城市化水平正在迅速提高，城市的经济职能不断加强，居民的经济、文化活动日益频繁。这就导致了城市交通需求的快......
随着现代社会科学技术的飞速发展、人类生活水平的不断提高,预测在人类生活中发挥的作用也越来越大。传统的时间序列预测模型对数......
随着移动通信技术的不断创新与发展,移动业务量也随之迅猛增长,然而移动通信系统的无线资源是有限的。在大量的移动业务量下,对移......
随着科学技术的发展和社会的不断进步，社会信息量不断增加，导致商业社会等领域的情况瞬息万变。因此，人们对于预测的需求不断的提升以......
本文提出了一个面向股市预测的模糊神经网络系统，并针对系统性能的改善进行了深入研究。 在对前馈神经网络的训练中，使用参数自适......
该文是模糊集合理论在理论和实践中的一些应用,我们的工作分为三部分.(一)Sugeno在[4]中提出了模糊测度.而我们根据[5]首先引入了......
由于模糊时间序列在处理数据的不确定性和模糊性方面所显示出的优势，它吸引了更多学者运用模糊时间序列模型来处理预测问题。为了得......
在近年来模糊时间序列模型的研究中，论域划分的好坏直接影响着预测精度的准确性，论域的划分扮演着重要的角色。因此，如何合理有效的进......
时间序列预测是通过对有限个历史观测样本进行分析来建立模型，并利用模型来解释数据之间的统计规律，以期达到控制和预报目的的一门学......
随着新能源时代的到来,低碳化的能源发展模式正在加速转型,绿色多元的能源供应体系正在加快建立,风电作为清洁、低碳、安全、高效......
网络使得机票预订更加便捷，机票价格预测可以帮助旅客、代理商合理的选择购买时间、了解市场．然而各航空公司定价机制复杂，机票实时价......
众所周知预测在社会生活和生产中具有重要作用。数据挖掘技术由于能够自主挖掘数据的潜在规律，成为了目前最为主流的预测技术。其中......
首先,提出了基于Kmeans算法的非等分论域划分方法.其次,针对传统数据模糊化存在的不足,对数据模糊化方法进行了改进.最后,将模型应......
作为国际海运和物流业的主要装载工具集装箱是入境统计以及检验检疫的主要对象.按特定规律统计的集装箱量时间序列既有一定的统计......
短时交通流预测在交通控制中起着基础的作用.本文利用模糊时间序列提出了一种新的短时交通流预测模型,并且在此模型基础上提出了一......
改进一种模糊时间序列,应用于全国农用拖拉机总数量预测,并为我国拖拉机的发展提供合理的指导建议。与经典层次模型Song模型和Chen......
针对飞机操纵面故障趋势预测问题,结合系统可测状态参量能间接表现操纵面故障情况的特点,提出一种基于多因子高阶模糊变动的方法。......
用效用函数代替传统投资规划目标函数中的收益率,采用S型隶属函数描述反映投资收益带给投资者的心理满意度水平,利用模糊时间序列......
摘要：在分析了大量经典模糊时间序列模型的基础上，将其引入国内旅游需求预测，指出了其在区间划分上存在的问题。结合聚类算法的优点对......
在许多实际问题中,观测得到的数据序列既具有随机性,也含有模糊性,称其为模糊时间序列,由于模糊数计算的困难以及缺点导致模糊时间......
基于线性方程组的模糊时间序列分析是一种新颖的方法，但根据二次规划求得的参数存在两个不可调和的矛盾，即模糊中值序列和模糊距度序......
选择了一个模糊时间序列的模型来确定模糊系统初始参数，同时运用了Type-2模糊系统和Type-1模糊系统进行了训练及预测，比较了他们的训......
短期负荷预测在电力系统的日常运行和调度中起着重要作用,季节和温度是影响负荷变化的最重要因素,但随机因素会在特定时间内改变需......
模拟时间序列因为在处理数据采集中固有的不确定性和含糊性方面的显著能力而得到了越来越多的的关注，已经有许多模型致力于改进预测......
现实生活中存在着大量的时间序列数据,它们大多数是围绕时间轴进行排列的数据,这些数据通常都具有一定的规律,通过探索历史数据的......
通过建立证券价格为梯形模糊数的模糊时间序列预测证券价格，并以预测值与购买价格的比值衡量投资收益，以预测收益低于期望值的半绝对......
随着城市形态结构的不断演变以及城市交通需求的逐渐增长,绕城高速公路作为介于城市道路和高速公路之间的高等级道路,对缓解城市内......
时间序列预测是指通过对海量的时间序列观测值进行各种数学分析,建立不同的时间序列预测模型,并通过各种不同的处理手段,寻找出时......
模糊时间序列的研究方向主要是围绕论域划分和模糊关系表示2个方面。首先,本文针对模糊时间序列模型中多尺度比率的论域划分方法存......
对于模糊、不准确等不完整数据,模糊时间序列展示出了其相对于经典时间序列所具有的独特优势。伴随着大量学者的注入研究,模糊时间......
利用模糊时间序列处理预测问题已经成为目前数学研究方面的一个重要课题,许多学者为了提高模糊时间序列预测结果的精度,提出了各种......
由于模糊时间序列在处理数据的不确定性和模糊性方面上所显示出的优势,它吸引了更多研究者基于模糊时间序列模型来处理预测问题。......
随着社会的发展,模糊时间序列在诸多领域都有广泛的应用,因此模型的构建尤为重要。在利用模糊时间序列模型进行预测时,论域的划分......
针对模糊时间序列模型在处理数样本数据时存在局限性,引入直觉模糊集理论对模糊时间序列模型进行扩展。首先,通过对样本数据直觉模......
：铁路货运量是铁路生产组织运营的主要依据,货运量预测结果的合理性、可靠性直接影响了铁路运输的效率,对制定未来铁路运输发展战略......
原油和化工产品在国民经济和生活中的作用越来越大,把握其价格运行规律对于企业生产经营意义重大。本文提出了一种改进的模糊时间......
2015年股市的大起大落,使股民群体空前庞大和复杂化。在新的形势下,证券行情系统也随之产生了一些新的需求。用户不但需要证券行情......
文章结合偏最小二乘回归和模糊时间序列对吉林省电力需求进行中长期预测分析。偏最小二乘法较好地克服了电力需求影响因素间严重的......
基于模糊数学和模糊时间序列分析理论,在模糊GARCH与GJR-GARCH模型的基础上建立模糊GJR-GARCH模型,并用遗传算法估计了该模型的参......
由于时间序列预测能够为人们提供良好的决策支持,使其在众多领域得到广泛应用。为了能够对数据不完整和含糊的情况进行预测,模糊时......
将模糊时间序列模型引入到滑坡预测预报中。简要介绍了模糊时间序列建模的步骤,并用实例验证了模糊时间序列模型用于滑坡预测预报......
在模糊时间序列模型的构架中，介绍了广义模糊时间序列模型建立过程和常用的模糊区间划分方法，提出了基于均匀划分、模糊C均值聚类和......
本文基于模糊集理论，在模糊时间序列分析的基础上建立铁路客运量模糊时间序列预测模型，并与灰色理论GM（1，1）、修正GM（1，1）和Markvo三个模型......
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