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李生堂;郭树清;程一聪;陈志川

模糊时间序列的确定性向量长期预测。 （英语） Zbl 1191.62161号

模糊集系统。 161，第13期，1852-1870（2010）.
摘要：在过去的十年中，模糊时间序列因其处理时间序列数据固有的模糊性和不完整性的能力而受到了更多的关注。虽然已经开发了各种改进，如高阶模型，以提高模糊时间序列的预测性能，但它们的预测能力大多局限于短期时间跨度和一步预测单个未来值。
本文提出了一种新的方法来克服这一缺点，称为确定性向量长期预测（DVL）。提出的方法是在我们之前的确定性预测方法的基础上建立的[S.-T.李和Y.-C.Cheng（Y.-C.成），计算。数学。申请。53，第12号，1904–1920（2007年；Zbl 1121.62078号)]与其他高阶模型一样，这不需要确定订单号的开销，如果没有匹配的历史模式，则使用矢量量化技术来支持预测，这通常是长期预测的情况。通过与滑动窗口方案无缝集成，进一步实现了矢量预测方法。最后，通过对真实数据集进行蒙特卡罗模拟，验证并比较了DVL的预测有效性和稳定性。

引用于6文件

MSC公司：

62M20型 随机过程的推断与预测
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62M86型 随机过程和模糊推理
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
62-04 统计相关问题的软件、源代码等

关键词：

模糊时间序列;确定性预测;长期预测;矢量预测;矢量量化;蒙特卡罗模拟

引文：

Zbl 1121.62078号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛S.-T.Li｝等人，《模糊集系统》。161，第13号，1852--1870（2010；Zbl 1191.62161）
全文： 内政部

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