【摘 要】
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模糊时间序列预测模型在对不确定数据集的模糊趋势描述和论域划分方面有局限性，对此文中规范了直觉模糊时间序列的定义，应用直觉模糊C均值聚类算法优化论域区间划分，通过加入回
【机 构】
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空军工程大学防空反导学院,中国人民解放军68331部队
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模糊时间序列预测模型在对不确定数据集的模糊趋势描述和论域划分方面有局限性，对此文中规范了直觉模糊时间序列的定义，应用直觉模糊C均值聚类算法优化论域区间划分，通过加入回溯机制构建确定性转换直觉模糊规则库，在此基础上提出一种直觉模糊时间序列预测方法，较好地反映了不确定系统数据的特征分布，提高了复杂环境下时间序列的预测精度．通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性．
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