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  1. 多变量时间序列的模糊决策树挖掘.pdf

  2. 多变量时间序列的模糊决策树挖掘.pdf 多变量时间序列的模糊决策树挖掘.pdf

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-12
    • 文件大小：442368
    • 提供者：oxwangfeng

  1. a simple method of forecasting based on fuzzy time series

  2. 本文描述了基于模糊时间序列的简单预测方法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-10-13
    • 文件大小：169984
    • 提供者：xiaocai607

  1. 基于模糊时间序列预测的二目标区间数折衷规划

  2. 基于模糊时间序列预测的二目标区间数折衷规

  3. 所属分类：教育

  1. 时间序列预测

  2. 基于模糊时间序列的预测模型-以上证指数为例是一篇预测时间序列的好论文。

  3. 所属分类：专业指导

  1. 基于递阶模糊聚类的混沌时间序列预测

  2. 提出一种新的基于递阶模糊聚类系统的模糊建模方法.目的在于通过一系列的步骤优化T-S 模糊模型结构,实现非线性系统的建模和预测.首先利用最近邻聚类法初始划分输入空间, 得到规则数及初始聚类中心, 用模糊C均值算法(FCM)进一步优化聚类中心;然后利用加权最小二乘法估计模糊模型的初始参数, 进一步利用带遗忘因子的递推最小二乘法优化结论参数.采用该方法对Mackey-Glass 混沌时间序列进行预测实验, 结表明可以对Mackey-Glass 混沌时间序列进行准确建模和预测, 证明了本方法的有效

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-05-28
    • 文件大小：189440
    • 提供者：ohuaimi

  1. 金融时间序列分析及应用

  2. 张世英的金融时间序列分析及应用，有需要的下载，字迹稍有模糊，看清楚了下哈

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-29
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：zxhx

  1. 基于模糊熵的时间序列非线性检测方法

  2. 针对目前常用的特征量有关联维数和近似熵这两个指标在应用中存在不足,提出了一种新的替代数据法对时间序列中的非线性特性进行检测。替代数据法由零假设和检验特征量两部分组成。笔者提出将模糊熵作为特征量引入到替代数据法中检测时间序列的非线性特征,并在Logistic方程产生的非线性时间序列,以及线性AR模型产生的线性时间序列上进行了验证。研究结果表明,对于不同长度的时间序列,基于模糊熵的替代数据法是一种稳定、有效的非线性检测方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：703488
    • 提供者：weixin_38655987

  1. 模糊变量时间序列及其应用

  2. 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。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-27
    • 文件大小：983040
    • 提供者：weixin_38620741

  1. 无线网络中基于模糊时间序列的跨层协作通信优化方案

  2. 无线网络中基于模糊时间序列的跨层协作通信优化方案

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：776192
    • 提供者：weixin_38582506

  1. 基于逐步线性划分算法和时变区带模糊信息颗粒的时间序列长期预测

  2. 在对具有高噪声和非线性的时间序列进行长期预测的研究中，序列数据的趋势信息和波动范围通常比时间点的特定值的预测更有价值和实用。 针对模糊信息颗粒（图）的可变长度分区，构造了一种称为逐步线性除法（SLD）的方法，该方法的特征是从时间序列的原始数据分布中提取的。 其次，基于上述划分算法，首先提出了一种新颖的模糊信息颗粒，可以描述数据的变化趋势，波动范围和分散程度。 此外，可以量化预测结果的可靠性。 在对时间序列进行细化之后，建立了基于规则的模糊推理系统，以实现对时间序列的预测。 实验中利用合成序列和真

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38624975

  1. 基于极地模糊信息粒子的时间序列长期波动的新预测模型

  2. 时间序列的长期波动通常由具有各种动力学特征的大量短期行为组成，其中不同时期的波动模式会相互变化。 在本文中，我们提出了一种新的方法来构造极坐标中的模糊信息颗粒，并在短期波动模式的基础上实现对时间序列长期波动的预测。 首先，通过滑动时间窗将时间序列划分为多个段，并基于回归模型定义模糊信息颗粒，以指示时间段的波动模式。 不同信息颗粒之间的传递形成了一个包含丰富推断信息的动态网络。 接下来，分析构建的网络以捕获模糊信息颗粒的传递特性。 结果表明，只有少数类型的模糊信息颗粒和模糊关系组在波动机制中起关键

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38589774

  1. 模糊聚类再回归方法在机场噪声时间序列预测中的应用

  2. 模糊聚类再回归方法在机场噪声时间序列预测中的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38664556

  1. 基于证据理论的模糊时间序列预测模型

  2. 在分析经典模糊时间序列预测模型的基础上, 指出了传统的模型不能处理多因素的情形; 然后分析并 改进了证据理论中关于证据合成的方法, 提出了基于证据理论的多因素模糊时间序列预测模型; 最后用1997 年∼ 2006 年10 年间的上海股指数据对所提出的模型进行了实践检验, 实验结果表明该模型是可行的, 其预测效果优于所 参照的预测模型.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：196608
    • 提供者：weixin_38552083

  1. 直觉模糊时间序列建模及应用

  2. 针对模糊时间序列对于预测不确定性的控制、有效的分区间隔和不同分区间隔达到一致的预测准确性方面 研究的不足, 构建了直觉模糊时间序列预测模型. 新模型应用直觉模糊?? 均值聚类算法优化序列区间划分, 充分考 虑数据点固有的模糊不确定性, 较好地反映了系统的特征分布, 提高了复杂环境中时间序列的预测性能且允许处理 多因子预测问题. 最后通过实例验证了所提出方法的有效性和优越性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：198656
    • 提供者：weixin_38531210

  1. 高阶直觉模糊时间序列预测模型

  2. 提出一种高阶直觉模糊时间序列预测模型。模型首先应用模糊聚类算法实现论域的非等分划分；然后，针对直觉模糊时间序列的数据特性，提出一种更具客观性的直觉模糊集隶属度和非隶属度函数的确定方法；最后，利用直觉模糊多维取式推理建立高阶模型的预测规则，进行预测。在Alabama大学入学人数和北京市日均气温2组数据集上分别与典型方法进行对比实验，结果表明该模型有效提高了预测精度，证明了模型的有效性和优越性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：380928
    • 提供者：weixin_38719475

  1. 基于DTW的长期直觉模糊时间序列预测模型

  2. 针对现有直觉模糊时间序列模型中直觉模糊关系组和确定性转换规则过度依赖训练数据规模的问题，提出一种基于动态时间弯曲（DTW,dynamic time warping）距离的长期直觉模糊时间序列预测模型。通过直觉模糊C均值（IFCM,intuitionistic fuzzy C mean）聚类构建直觉模糊时间序列片段库，动态更新和维护规则库，减少系统复杂度。提出基于DTW距离的直觉模糊时间序列片段相似度计算方法，有效解决不等长时间序列片段匹配问题。通过对合成数据以及包含不同时间序列模式的气温数据的实

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：970752
    • 提供者：weixin_38517997

  1. 一种新的模糊时间序列模型的预测方法

  2. 模糊时间序列；可调参数的模糊聚类算法；论域非等分划分；模糊集的距离定义

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：161792
    • 提供者：weixin_38746293

  1. 一种关于模糊时间序列模型论域划分的多尺度比率算法

  2. 针对模糊时间序列研究中比率划分论域方法存在对非均匀数据划分效果不理想的缺陷, 提出一种基于模糊C 均值聚类(FCM) 算法的多尺度比率划分论域的方法. 首先利用FCM算法对样本数据进行分类; 然后计算各类数据的平均相对误差, 并基于各类的平均误差划分论域, 产生非等间隔的多尺度论域划分方法; 最后, 通过算例表明了多尺度比率论域划分方法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：169984
    • 提供者：weixin_38514526

  1. 基于自相关函数的模糊时间序列优化算法

  2. 针对模糊时间序列模型中模糊推理规则的优化问题, 提出一种时间序列的自相关理论与模糊时间序列相结合的算法. 首先考查数据平稳化; 然后运用传统的数据模糊化方法得到模糊集, 进而建立模糊规则, 并运用自相关函数理论对模糊规则进行优化; 最后通过对Alabama 大学注册人数的预测验证了所提出算法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：353280
    • 提供者：weixin_38719540

  1. 基于主成分分析的模糊时间序列模型的平稳化算法

  2. 在模糊时间序列模型建立的过程中,对数据的预处理和模糊规则的优化往往是影响模型预测精确度的关键因素.针对上述问题,提出基于主成分分析(PCA)的平稳化算法.首先,对数据进行平稳化检验,并将非平稳的数据进行预处理使其平稳;其次,对论域进行划分并根据模糊关系构建广义的协方差矩阵,由此计算广义协方差矩阵的特征值和特征向量;再次,根据特征值的累计贡献率优化模糊规则,利用优化后模型进行预测;最后,通过实际算例验证新算法的可行性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：241664
    • 提供者：weixin_38592758
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