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兹马思-数学第一资源

引入多项式模糊时间序列。(英语) Zbl公司 1306.62200
摘要:利用多项式的概念和非线性优化提高了系统的性能美国。M。“基于模糊时间序列的入学预测”,模糊集系统。81,第3号,311–319(1996年;doi:10.1016/0165-0114(95)00220-0)]以及H。K。“加权模糊时间序列模型在台湾加权指数预测中的应用”,Physica A 349,第3-4期,第609-624期(2005年;doi:10.1016/j.physa.2004.11.006)]方法作为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各模糊逻辑关系组,采用多项式方案建立非线性优化系统。将系统的最优解应用到相应的算法步骤中,得到新的权重。为了验证模型的可靠性和有效性,对台湾5年股票指数和马来西亚柔佛巴鲁供电公司2010年负荷数据进行了预测。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RMSEs和MAPEs的评价表明,与Chen和Yu在模糊时间序列中的方法相比,该模型能够产生准确的预测。本研究的意义在于将结果推广到其他模糊时间序列模型。

理学硕士:
62M10 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
62米86 随机过程与模糊推理
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全文: 内政部