穆罕默德·李。;侯赛因·J·萨代。;苏哈托诺 引入多项式模糊时间序列。 （英文） Zbl 1306.62200号 J.智力。模糊系统。 25，第1期，117-128（2013）. 摘要：使用多项式概念和非线性优化增强了S.M.Chen先生《基于模糊时间序列的招生预测》，《模糊集系统》第81卷第3期，第311-319页（1996年；doi:10.1016/0165-0114（95）00220-0)]和香港于《加权模糊时间序列模型在TAIEX预测中的应用》，Physica A 349，No.3–4，609–624（2005；doi:10.1016/j.physa.2004.11.006)]方法是模糊时间序列模型中常用的两种方法。为此，对通过预测过程建立的每个模糊逻辑关系组给出多项式方案，以建立非线性优化系统。将该系统的最优解应用到相应的算法步骤中，以获得新的权重。为了验证模型的可靠性和有效性，将两个大型数据库（即5年台湾股市指数和马来西亚柔佛州巴鲁市供电公司2010年负荷数据）的预测结果暴露在该模型中。接下来，将预测值与测试数据集中的实际值进行比较。对度量标准RMSE和MAPEs的评估表明，与陈和余的模糊时间序列方法相比，该模型能够产生准确的预测。本研究的意义是将结果推广到其他模糊时间序列模型。 引用于2文件 MSC公司： 62米10 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 关键词：多项式模糊时间序列;预测;模糊逻辑群;模糊时间序列;TAIEX股票指数;STLF公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.H.Lee}等人，J.Intell。模糊系统。25，第1号，117--128（2013；Zbl 1306.62200） 全文： 内政部