【摘 要】
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时间序列广泛存在于金融、环境、农业等各领域,其研究在实践活动的推动下获得不断发展。在如今的时间序列研究中,提供准确、可解释的长期预测是一项重要任务。传统的模型主要聚焦在单步预测,将其应用于长期预测时则需要执行迭代计算,由此导致的误差累积通常会使得预测性能恶化,此外,大多数模型往往侧重于提升数值精度而忽视了模型的可解释性和易于理解性。本文则旨在以粒计算为载体,模仿人类的认知和推理机制,构建时间序列长
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时间序列广泛存在于金融、环境、农业等各领域,其研究在实践活动的推动下获得不断发展。在如今的时间序列研究中,提供准确、可解释的长期预测是一项重要任务。传统的模型主要聚焦在单步预测,将其应用于长期预测时则需要执行迭代计算,由此导致的误差累积通常会使得预测性能恶化,此外,大多数模型往往侧重于提升数值精度而忽视了模型的可解释性和易于理解性。本文则旨在以粒计算为载体,模仿人类的认知和推理机制,构建时间序列长期预测模型,在具备良好的数值精度的同时,赋予模型语义解释和可理解性,为时间序列预测提供一种新思路。模型首先采用滑动窗口策略平滑原始时间序列,保留时间序列的主要动态行为。然后,借助基于动态时间包络距离的k-means聚类算法从平滑后的时间序列中提取变化模式并施加语义描述以生成信息粒,从而转化为相应的粒时间序列。最后,通过归纳、挖掘粒时间序列中隐含的关系,形成了具有类似于Takagi-Sugeno体系结构的粒模型,以提供模式推断和向量水平的数值预测输出。方法模拟了人的直观感受和推理,以粒计算捕捉和刻画时间序列中自身隐含的动态行为及其演化规律,在信息粒化、模型构建和预测过程均具有良好的可解释性和语义性,易于理解。所构建的粒模型采用基于向量的模式到模式的推理机制,能够有效避免累积误差,实现在信息粒层次的更准确的时间序列长期预测。在多个数据集上的实验表明,构建的粒模型在具备较好的可解释性和语义性的同时,在长期预测上能取得更佳的数值预测精度。
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