基于粗糙集理论的混合区间时间序列预测模型

在中长期风速预测过程中,大量的影响因素数据让预测模型越来越复杂。而预测方法中,线性建模方法和非线性建模方法对建模对象有着严格的要求。因此文章提出一种基于粗糙集理论的混合区间时间序列预测模型,通过粗糙集理论对决策数据的影响因子进行筛选,得到影响预测信息的关键因素,同时降低预测模型的输入变量个数。通过对ARIMA和ANN在线性和非线性预测上的优势进行分析和比较,提出一种结合两种预测模型的混合预测算法,并分析了其误差。