模糊时间序列预测python

对于模糊时间序列预测，可以使用模糊逻辑回归（FLR）模型。FLR模型可以处理模糊数据，即数据中存在不确定性和模糊性的情况。在Python中，可以使用scikit-fuzzy库来实现FLR模型。

具体步骤如下：
1. 数据预处理：将时间序列数据转换为模糊时间序列数据。
2. 特征提取：提取模糊时间序列数据的特征。
3. 模型训练：使用FLR模型对特征进行训练。
4. 模型预测：使用训练好的FLR模型对未来的模糊时间序列数据进行预测。