【摘 要】
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针对模糊时间序列模型在处理数样本数据时存在局限性,引入直觉模糊集理论对模糊时间序列模型进行扩展。首先,通过对样本数据直觉模糊化,更加细腻地反映实际数据的不确定性本
【基金项目】
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安徽省自然科学基金资助项目（1508085MF131）
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针对模糊时间序列模型在处理数样本数据时存在局限性,引入直觉模糊集理论对模糊时间序列模型进行扩展。首先,通过对样本数据直觉模糊化,更加细腻地反映实际数据的不确定性本质;然后,在建立直觉模糊逻辑关系时引入犹豫度因子,更加真实地描述数据之间状态转换的不确定性,以Song、Chen和Lee提出的模型为框架,构建直觉模糊时间序列预测模型;最后,利用Alabama大学22年的入学人数为实验数据,对比分析Song、Chen和Lee模型及其加权模型的预测结果,验证了直觉模糊时间序列模型的可行性和优越性。
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