改进的直觉模糊高阶时间序列预测模型提升预测精度

本文主要探讨了一种创新的高阶直觉模糊时间序列预测模型。该模型的核心在于其独特的设计思路和方法论，旨在解决传统时间序列预测在处理模糊、不确定数据时的局限性。首先，模型采用了模糊聚类算法，这种算法能够对论域进行非等分划分，增强了模型对数据复杂性的适应性，避免了简单等分可能导致的信息损失。 直觉模糊集是模糊逻辑的一种扩展，它引入了主观性和模糊性，使得模型能更好地反映现实世界的不确定性。在这个模型中，作者提出了一种更为客观的确定直觉模糊集隶属度和非隶属度函数的方法。传统的隶属度函数可能过于简化或主观，而新的方法旨在提供更加精确和合理的数据评估，从而提升预测的准确性。 接着，模型利用直觉模糊多维推理机制构建了高阶预测规则。这种推理方式允许模型在多个维度上同时考虑多个模糊特征，使得预测结果更全面且具有更强的解释性。通过这种方式，模型能够处理高阶依赖关系，提高预测的精度和稳定性。 实验部分，作者将新提出的高阶直觉模糊时间序列预测模型应用于实际场景，选择了 Alabama 大学入学人数和北京市日均气温两组数据进行对比测试。对比结果显示，相比于传统的时间序列预测方法，如ARIMA（自回归积分滑动平均模型）或指数平滑等，该模型显著提高了预测精度，这证明了模型在处理模糊和动态变化的数据时具有显著的优势。 这篇论文不仅介绍了高阶直觉模糊时间序列预测模型的设计原理和技术细节，还通过实证研究验证了其在提高预测性能方面的有效性。这对于在实际应用中处理不确定性高的时间序列数据，如经济预测、环境监测等领域，都具有重要的理论和实践价值。