提出一种高阶直觉模糊时间序列预测模型。模型首先应用模糊聚类算法实现论域的非等分划分;然后,针对直觉模糊时间序列的数据特性,提出一种更具客观性的直觉模糊集隶属度和非隶属度函数的确定方法;最后,利用直觉模糊多维取式推理建立高阶模型的预测规则,进行预测。在Alabama大学入学人数和北京市日均气温2组数据集上分别与典型方法进行对比实验,结果表明该模型有效提高了预测精度,证明了模型的有效性和优越性。
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本文研究了由左连续三角模所生成的直觉三角模的性质,给出了与直觉三角模相伴随的剩余型直觉蕴涵算子的等价刻画,揭示了直觉模糊蕴涵算子和模糊蕴涵算子的关系.结合模糊推理的三Ⅰ方法,针对剩余型直觉蕴涵算子,提出直觉模糊推理IFMP问题的三Ⅰ方法和分解方法,给出两种方法的求解公式,并讨论了它们的还原性,证明了三Ⅰ方法和分解方法具有良好的还原性.最后提出了IFMP问题的α-三Ⅰ方法,并给出相应的算例分析.
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