作者：王威娜; 阚中勋; 王严东模糊时间序列信息粒预测
摘要：时间窗口的分割长度是影响预测结果准确性的重要指标之一,因此根据合理粒化将时间序列分割成一些可处理有意义的信息粒,从而得到更有效的非一致划分的分割方法.进一步,提出基于信息粒的模糊时间序列预测模型去预测股指时间序列.模型首先根据信息粒获取时间序列时间窗口的分割;然后在其基础上定义模糊集并将历史序列模糊化;构造模糊逻辑关系并为每一个模糊趋势指派权重;最终根据得到的信息实施预测.实验结果表明,提出的模型具有较高的准确性.
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
