基于模糊C-均值的模糊时间序列模型

将模糊C-均值聚类算法引入到模糊时间序列模型,提出了一个新的模糊预测模型.该模型首先将观察的时间序列转化为w维的时间序列数据集,然后利用FCM算法对构造的时间序列数据集进行聚类,最后根据聚类结果进行预测,并将其应用到中国的能源预测中,实验结果表明了该模型的可行性和有效性.

基于模糊Yule-Walker方程的FAR(p)预测模型

文章把基于Yule-Walker方程的AR(p)模型参数估计及定阶方法引入模糊时间序列分析中,提出了基于模糊Yule-Walker方程的FAR(p)模型参数估计及定阶方法;建立了一个全国发电量的模糊时间序列模型,并进行了应用尝试。