吉林大学学报(工学版) ›› 2014, Vol. 44 ›› Issue (3): 795-780.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201403034
郑寇全1,2,雷英杰1,王睿1,余晓东1
ZHENG Kou-quan1,2, LEI Ying-jie1, WANG Rui1, YU Xiao-dong1
摘要： 通过引入滑动窗口机制和矢量量化技术,较好地解决了直觉模糊规则零匹配的问题,准确反映了不确定时序系统数据的分布特性,提高了复杂环境下时间序列长期趋势预测的精度,扩展了直觉模糊时间序列预测理论的应用范围。最后通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。
中图分类号:
| [1] Harikrishnan K P, Misra R, Ambika G. Revisiting the box counting algorithm for the correlation dimension analysis of hyperchaotic time series[J]. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 2012, 17(1):263-276. [2] Song Q, Chissom B S. Forecasting enrollments with fuzzy time series-Part I[J]. Fuzzy Sets and Systems, 1993, 54(1): 1-9. [3] Singh S R. A computational method of forecasting based on high-order fuzzy time series[J]. Expert Systems with Applications, 2009, 36(7):10551-10559. [4] Bai E, Wong W K, Chu W C, et al. A heuristic time-invariant model for fuzzy time series forecasting[J]. Expert Systems with Applications, 2011, 38(3):2701-2707. [5] Aladag C H, Yolcu U, Egrioglu E. A high order fuzzy time series forecasting model based on adaptive expectation and artificial neural networks[J]. Mathematics and Computers in Simulation, 2010, 81(4):875-882. [6] Li Sheng-tun, Kuo Shu-ching, Cheng Yi-chung, et al. Deterministic vector long-term forecasting for fuzzy time series[J]. Fuzzy Sets and Systems, 2010, 161(13): 1852-1870. [7] Atanassov K T. Two theorems for intuitionistic fuzzy sets[J]. Fuzzy Sets and Systems, 2000, 110(2): 267-269. [8] Castillo O, Alanis A, Garcia M, et al. An intuitionistic fuzzy system for time series analysis in plant monitoring and diagnosis[J]. Applied Soft Computing,2007,7(4):1227-1233. [9] 郑寇全, 雷英杰, 王睿, 等. 基于确定性转换的IFTS预测[J]. 应用科学学报, 2013,31(2): 204-211. Zheng Kou-quan, Lei Ying-jie, Wang Rui, et al. Prediction of IFTS based on deterministic transition[J]. Journal of Applied Sciences, 2013, 31(2): 204-211. [10] Mwebaze E, Schneider P, Schleif F M, et al. Divergence-based classification in learning vector quantization[J]. Neurocomputing, 2011, 74(9): 1429-1435. [11] 鲁珊,雷英杰,孔韦韦,等. 基于模糊核聚类的鲁棒性基础矩阵估计算法[J]. 吉林大学学报:工学版, 2012,42(2):434-439. Lu Shan, Lei Ying-jie, Kong Wei-wei, et al. Robust fundamental matrix estimation based on kernel fuzzy clustering[J]. Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2012,42(2): 434-439. [12] Li Sheng-tun, Cheng Yi-chung. Deterministic fuzzy time series model for forecasting enrollments[J]. Computers & Mathematics with Applications, 2007, 53(12): 1904-1920. [13] Li Sheng-tun, Cheng Yi-chung, Lin Su-yu. A FCM-based deterministic forecasting model for fuzzy time series[J]. Computers & Mathematics with Applications, 2008, 56(12): 3052-3063. |
| [1] | 刘富,宗宇轩,康冰,张益萌,林彩霞,赵宏伟. 基于优化纹理特征的手背静脉识别系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1844-1850. |
| [2] | 王利民,刘洋,孙铭会,李美慧. 基于Markov blanket的无约束型K阶贝叶斯集成分类模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1851-1858. |
| [3] | 金顺福,王宝帅,郝闪闪,贾晓光,霍占强. 基于备用虚拟机同步休眠的云数据中心节能策略及性能[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1859-1866. |
| [4] | 赵东,孙明玉,朱金龙,于繁华,刘光洁,陈慧灵. 结合粒子群和单纯形的改进飞蛾优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1867-1872. |
| [5] | 刘恩泽,吴文福. 基于机器视觉的农作物表面多特征决策融合病变判断算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1873-1878. |
| [6] | 欧阳丹彤, 范琪. 子句级别语境感知的开放信息抽取方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1563-1570. |
| [7] | 刘富, 兰旭腾, 侯涛, 康冰, 刘云, 林彩霞. 基于优化k-mer频率的宏基因组聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1593-1599. |
| [8] | 桂春, 黄旺星. 基于改进的标签传播算法的网络聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1600-1605. |
| [9] | 刘元宁, 刘帅, 朱晓冬, 陈一浩, 郑少阁, 沈椿壮. 基于高斯拉普拉斯算子与自适应优化伽柏滤波的虹膜识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1606-1613. |
| [10] | 车翔玖, 王利, 郭晓新. 基于多尺度特征融合的边界检测算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1621-1628. |
| [11] | 赵宏伟, 刘宇琦, 董立岩, 王玉, 刘陪. 智能交通混合动态路径优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1214-1223. |
| [12] | 黄辉, 冯西安, 魏燕, 许驰, 陈慧灵. 基于增强核极限学习机的专业选择智能系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1224-1230. |
| [13] | 傅文博, 张杰, 陈永乐. 物联网环境下抵抗路由欺骗攻击的网络拓扑发现算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1231-1236. |
| [14] | 曹洁, 苏哲, 李晓旭. 基于Corr-LDA模型的图像标注方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1237-1243. |
| [15] | 侯永宏, 王利伟, 邢家明. 基于HTTP的动态自适应流媒体传输算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1244-1253. |
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