模糊時(shí)間序列在汽車銷售中的應(yīng)用.pdf

1、近年來，國內(nèi)外許多學(xué)者致力于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的相關(guān)研究，在證券、期貨等領(lǐng)域均有所收獲。在模糊時(shí)間序列中，論域的劃分和確定論域的區(qū)間對(duì)于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)來說顯得至關(guān)重要。等長的論域劃分在許多研究報(bào)告中被多次提及和使用。等長的區(qū)間劃分應(yīng)用在線性非常好，規(guī)律性強(qiáng)的數(shù)據(jù)中，使得預(yù)測(cè)非常的準(zhǔn)確，精度也很好。但應(yīng)用某些波動(dòng)大且非線性無規(guī)律的數(shù)據(jù)上，如證券、期貨等領(lǐng)域，預(yù)測(cè)的精度會(huì)大打折扣。在此背景下，本文所提出的不等長論域劃分的方法由此引出。
　　本文的重點(diǎn)

2、是通過所提出的不等長區(qū)間劃分的方法，來提高預(yù)測(cè)的精度，其中不等長區(qū)間劃分的方法是通過信息粒度理論的算法來實(shí)現(xiàn)的。實(shí)驗(yàn)首先通過FCM計(jì)算出聚類中心，之后通過信息粒度算法再次確定區(qū)間的上下限，最后根據(jù)確定的7個(gè)區(qū)間再應(yīng)用模糊時(shí)間序列的相關(guān)理論研究進(jìn)行預(yù)測(cè)。
　　這篇論文中，我們研究出如何通過把論域進(jìn)行不等分的劃分來提高預(yù)測(cè)精度。首先，通過使用FCM計(jì)算聚類中心;然后根據(jù)這些中心形成幾個(gè)子區(qū)間。這些子區(qū)間不僅需要根據(jù)數(shù)據(jù)劃分地很合理，而