旅游客流量预测的模糊时间序列模型--以黄山风景区为例

以黄山风景区1979－2004年的年度旅游人数数据为训练集,运用模糊聚类算法客观地分割论域,然后建立了一种模糊时间序列的加权模型以充分利用观测样本的初始信息。通过对传统的模糊时间序列模型与基于模糊聚类算法的加权模糊时间序列模型两种预测结果均方误差的比较,可见基于模糊聚类算法的加权模糊时间序列模型不但具有更高的预测精度而且也具有更好的稳定性。     

模糊变量时间序列及其应用

为了解决实际研究过程中模糊数据设定不准确的问题,采用模糊数学方法。应用模糊度说明了数据变量模糊化的重要性,给出了模糊变量和模糊变量时间序列的定义,并用计量经济学和数据挖掘例子说明变量模糊化的必要性。结果表明:研究中的很多数据确实具有模糊特性,模糊变量时间序列的应用有利于得到更客观的计量模型及进行时间序列挖掘。模糊变量时间序列的提出对计量经济学和数据挖掘有一定的参考价值。     

广义模糊时间序列模型模糊区间划分研究

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均值聚类和自动聚类3种模糊区间划分方法的广义模糊时间序列模型,并用Alabama大学入学人数和沪市股指两组数据对模型进行了详细的分析.实验结果不仅揭示了这3种方法对模型预测结果的影响,还证明了广义模型优于传统模型.     

基于小波分析和模糊神经网络的水文预测

提出一种基于小波—模糊神经网络的水文时间序列预测方法．利用小波分析具有“数学显微镜”的特点，分析水文时间序列的频率构成；通过模糊逻辑和神经网络两种理论的融合，对各频率分量进行预测，最后合成预测结果．对浙江源口水库10年间入库水量时间序列的预测实践，验证了方法的有效性。     

多粒度时间序列中模糊规则的提取

介绍了一种从多粒度时间序列中提取模糊规则的数据挖掘方法,该方法在时间序列中引入多重时间粒度,以模糊规则的形式给出数据挖掘的结果,建立多粒度时间序列的数学模型,并对提取模糊规则中所涉及的一些基本概念作出定义,在此基础上,给出数据挖掘的具体算法,通过实验证明了该挖掘算法的有效性。     

Type-2模糊系统在黄金价格预测中的应用

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,比较了他们的训练逼近效果,以及预测效果,给出了仿真.     

模糊Henstock-Stieltjes积分的研究

模糊Henstock-Stieltjes积分是模糊分析中的一类重要的模糊积分,但相应的积分及序列的收敛定理尚未见到.本文给出Henstock-Stieltjes积分定义性质及模糊数值函数列于实函数的模糊Henstock-Stieltjes积分序列的收敛定理.     

一种基于模糊线性方程组的模糊随机时间序列模型

利用模糊系数实变量的线性方程组建立了一种新的模糊随机时间序列模型.模型的求解被转化为一种线性规划问题,它可广泛应用于不确定环境中的各种预报.     

一种基于线性模糊信息粒的时间序列预测算法

[目的]由于经济、金融、环境和生态等多个领域中时间序列数据规模的持续增长,对其进行预测变得日益复杂,为了提高大规模时间序列的长期预测效率,探索构建模糊信息粒的创新方法,以准确反映数据集大小和趋势信息.[方法]首先,根据模糊拓展原理,研究各种模糊信息粒,包括区间型、三角型和高斯型模糊信息粒的距离定义.随后,结合时间序列片段的中心线段和离散程度信息,引入一类新颖的模糊信息粒.这些粒子可以有效捕捉指定时间范围内时间序列的趋势信息和离散程度,进一步地提出高斯型模糊信息粒距离的函数表达式和几何解释.为了将这些粒子用于时间序列预测,设计一类模糊推理预测系统,该系统可以利用历史数据构造模糊信息粒,并从高斯型模糊信息粒序列中提取模糊推理规则.[结果]高斯型模糊信息粒距离的函数表达式具有简洁的数学表示,可以合理地反映两个高斯模糊信息粒的中心线和离散程度的差异.模糊推理预测系统可以从高斯型模糊信息粒序列中提取有效的规则,实现时间序列的长期预测.实验结果表明,结合线性高斯模糊信息粒与模糊推理系统的预测方法在均方根误差和平均绝对百分比误差方面优于其他数值预测算法和其他模糊信息粒推理方法,包括自回归模型、自回归...     

基于时间序列的模糊聚类与规则提取信用评价模型

提出基于多维时间序列模糊聚类与模糊规则提取技术相结合的模糊分类系统,将其应用于信用评价研究.该方法利用投影寻踪技术对多维时间序列数据进行降维处理并进行模糊分类;根据分类结果和最佳投影值提取模糊规则,采用梯形分布法生成三个模糊隶属函数;最后根据计算模糊贴近度确定样本的信用级别.实例证明该方法具有良好的评价效果和实用价值.     

系统的模糊可靠性分析

应用模糊可靠的基本理论，讨论了模糊功能子集为自“极大功能”到“极小功能”中任一模糊子集时，系统的模糊可靠度，模糊故障率和模糊平均寿命之间的；建立了模糊功能子集为自“极大功能”到“极小功能”中任一模糊子集上联、并联、串并联系模糊可靠性的数学模型。     

时序广义犹豫模糊软集及其决策方法

针对犹豫模糊软集的属性参数并非同等重要的情形,同时考虑到时间的变化对决策会产生影响,在犹豫模糊软集的基础上,提出了时序广义犹豫模糊软集的概念。基于时序广义犹豫模糊软集的概念,定义了其基本运算,分析了相应的运算结果,并讨论了运算性质。提出了时序广义犹豫模糊软集的一种决策方法,给出了具体的决策步骤,并通过实例验证了该决策方法的合理性与可行性。     

电力系统负荷预报的模糊理论方法

基于电力负荷预测工作是整个电力系统规划设计和安全运行的基础,将模糊理论应用到电力系统的负荷预报中,建立了电力负荷预测的模糊时间序列模型．提出了确定系统模糊度最小的方法,并将其应用于实际的电力负荷预报工作．结果表明,该模型预测可以达到较高的精度,效果良好．     

复型F集的研究

作为F集的推广,引进了复型F集的概念,讨论了其性质及特性,并进一步探讨了复F数、复F值函数与复F级数等。     

几个模糊控制器的控制性能

由模糊蕴涵算子构造了一个模糊控制器.首先计算出采用该模糊控制器控制直流串联电机的运行,当电机处于稳定状态时的均方根差;然后与一些文献中给出的具有较好控制品质的模糊控制器加以比较.结果表明,采用本文所构造的模糊控制器控制直流串联电机的运行,其控制效果会更好.