基于双凹凸变换的高阶模糊认知图天然气消费预测

为解决高阶模糊认知图难以处理一维时间序列预测问题,提出基于双凹凸变换的高阶模糊认知图。为增加数据维度,采用特定函数对一维时间序列作凹凸变换,其次为改善高阶模糊认知图非线性表达能力,设计了具有凹凸特征的新传递函数,并结合全国及30个省份的2000—2019年天然气消费数据进行实证分析。结果表明,在对数据作增维凹凸变换基础上,采用新设计传递函数的高阶模糊认知图和基于传统传递函数的高阶模糊认知图预测结果相比更优,新传递函数适用率高达96.4%;其次将其两者预测结果和ARIMA及GM(1,1)相比,得出所提方法的适用率可达87.1%,进一步验证了提出方法的有效性。