模糊时间序列相关论文
与传统的时间序列模型相比,模糊时间序列（FTS）模型不要求时间序列满足任何的统计假定,即使观测数据较少,或数据集包含不确定性,也能......
伴随着经济的高速增长，城市化水平正在迅速提高，城市的经济职能不断加强，居民的经济、文化活动日益频繁。这就导致了城市交通需求的快......
随着现代社会科学技术的飞速发展、人类生活水平的不断提高,预测在人类生活中发挥的作用也越来越大。传统的时间序列预测模型对数......
随着移动通信技术的不断创新与发展,移动业务量也随之迅猛增长,然而移动通信系统的无线资源是有限的。在大量的移动业务量下,对移......
随着科学技术的发展和社会的不断进步，社会信息量不断增加，导致商业社会等领域的情况瞬息万变。因此，人们对于预测的需求不断的提升以......
本文提出了一个面向股市预测的模糊神经网络系统，并针对系统性能的改善进行了深入研究。 在对前馈神经网络的训练中，使用参数自适......
该文是模糊集合理论在理论和实践中的一些应用,我们的工作分为三部分.(一)Sugeno在[4]中提出了模糊测度.而我们根据[5]首先引入了......
由于模糊时间序列在处理数据的不确定性和模糊性方面所显示出的优势，它吸引了更多学者运用模糊时间序列模型来处理预测问题。为了得......
在近年来模糊时间序列模型的研究中，论域划分的好坏直接影响着预测精度的准确性，论域的划分扮演着重要的角色。因此，如何合理有效的进......
时间序列预测是通过对有限个历史观测样本进行分析来建立模型，并利用模型来解释数据之间的统计规律，以期达到控制和预报目的的一门学......
随着新能源时代的到来,低碳化的能源发展模式正在加速转型,绿色多元的能源供应体系正在加快建立,风电作为清洁、低碳、安全、高效......
网络使得机票预订更加便捷，机票价格预测可以帮助旅客、代理商合理的选择购买时间、了解市场．然而各航空公司定价机制复杂，机票实时价......
众所周知预测在社会生活和生产中具有重要作用。数据挖掘技术由于能够自主挖掘数据的潜在规律，成为了目前最为主流的预测技术。其中......
首先,提出了基于Kmeans算法的非等分论域划分方法.其次,针对传统数据模糊化存在的不足,对数据模糊化方法进行了改进.最后,将模型应......
作为国际海运和物流业的主要装载工具集装箱是入境统计以及检验检疫的主要对象.按特定规律统计的集装箱量时间序列既有一定的统计......
