基于特征展开法德模糊时间序列模型的约简算法

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1、万方数据分类号UDC密级单位代码!Q151大连海事大学硕士学位论文基于特征展开法德模糊时间序列模型的约简算法李金玲指导教师陈刚职称教授学位授予单位大连海事大学申请学位级别理学硕士学科(专业)数学论文完成日期2014年12月答辩日期2015年1月答辩委员会主席万方数据TheReductionAlgorithmofFuzzyTimeSeriesModelBaseoontheCharacteristicExpansionMethodAthesisSubmittedtoDalianMaritimeUniversityInpartialfulfillmentoftherequirement

2、sforthedegreeofMasterofSciencebyLiJinling(AppliedMathematics)ThesisSupervisor：ProfessorChenGangDecember2014万方数据大连海事大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：本论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，撰写成硕士学位论文==基王挂堑屋珏选的搓塑时间庄到搓型鳆约简篡选：：。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表或未公开发表的成果。

3、本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：。痞摊却侮年J月≥日学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“大连海事大学研究生学位论文提交、版权使用管理办法”，同意大连海事大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连海事大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。保密口，在——年解密后适用本授权书。本学位论文属于：保密口不保密d(请在以上方框内打rr√，，)论文作者签名：巷懈导师签名：日期：aPJ5年J叫日似≥，月万方数据中文摘要摘要由于模糊时间序列在

4、处理数据的不确定性和模糊性方面所显示出的优势，它吸引了更多学者运用模糊时间序列模型来处理预测问题。为了得到更准确的预测结果，一种基于距离定义的数据模糊化方法被提出。但该方法存在一定的不足：模糊集会随着数据的增多而增加，势必产生推理规则的冗余，其结果导致计算复杂度增加、预测准确性下降。针对这个问题，本文提出了一种基于特征展开法的模糊时间序列模型的约简算法，该算法主要从等间隔论域划分和非等间隔论域划分两方面进行讨论。在等间隔论域划分上，首先引用数据模糊化方法，通过距离定义模糊集并建立模糊规则；其次，运用特征展开法算得小前提关于推理规则的特征系数，通过设定闽值对模糊规则进行约简，进而对

5、模糊规则进行加权，从而优化了模糊规则；最后，通过加权平均法去模糊化得到预测结果，对Alabama大学注册人数的预测结果验证了该约筒算法的有效性。在非等间隔论域划分上，通过FCM算法对论域进行划分，并结合所提的约简算法对模糊时间序列模型进行优化，并对Alabama大学注册人数进行预测，结果进一步验证了该约简算法的有效性。关键词：模糊时间序列；模糊集；特征展开法；规则约简；FCM算法万方数据英文摘要TheReductionAlgorithmofFuzzyTimeSeriesModelBasedontheCharacteristicExpansionMethodAbstractThes

6、tudyoffuzzytimeserieshasincreasinglyattractedmuchattentionduetoitssalientcapabilitiesoftacklinguncertaintyandvaguenessinherentindatacollected．Inordertogethigherprecision，anewdatafuzzificationmethodispresentedbyakindofnewfuzzysetsbasedondistancemeasure．Althoughthismethodhascertainadvantages，it

7、alsohassomeshortcomings．Thefuzzyinferencemodelwithredundantfuzzyruleswillresultinincreasingcomputingcomplexityanddecreasingaccuracy．Hencethereductionalgorithmoffuzzyrulesisproposedusingofthecharacteristicexpansionmethodanddiscussedinthecaseof