基于时空模糊信息粒的时间序列预测研究

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时间序列是指依据时间维度的连续观测序列,含有被观测系统的丰富信息。时间序列的预测研究是利用统计方法或智能技术获得数据的内在演化规律,并以此对预测指标的未来发展变化做出定量估计,普遍应用于工程、金融等诸多领域。由于现实世界中获得的观测数据普遍存在模糊等不确定性特征,将模糊集理论引入时间序列预测领域,建立模糊时间序列预测模型具有重要的应用价值。本文基于现有研究工作,提出时空模糊信息粒的构建方法,对时间序列的长期预测进行分析与研究,主要包括以下几个方面的工作:1)提出时空模糊信息粒(Spatial-Temporal Fuzzy Information Granule,STFIG),从时间和空间两个维度上挖掘数据特征,丰富语义信息,提高信息粒的可解释性。在时间维度上,对历史时间序列采用分段线性划分(Stepwise Linear Division,SLD)的变长分割方法,描述了序列数据的趋势信息和离散程度;在空间维度上,通过计算时间序列的变化率来表示空间波动信息。在粒度级别上实现了将时间序列预测由单步扩展到多步,从而达到了时间序列长期预测的目的。2)相比较I型模糊系统,Ⅱ型模糊系统可以描述多重不确定性信息。对于高噪声的复杂非线性系统产生的时间序列,为了进一步提高对其模糊不确定性和噪声的处理能力,在粒度模型中引入区间Ⅱ型模糊集(Interval Type-2 Fuzzy Set,IT2FS)。在保证较低运算复杂度的基础上,增强了模糊信息的表达能力,提高了长期预测模型的有效性。3)基于Hausdorff距离理论,提出一种度量两个时空模糊信息粒之间相似度的距离算法,并采用多组不同的真实实验数据集来验证此算法的有效性,从而提升预测效果的稳定性和准确率。
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