基于I-GARCH的不确定时间序列概率分布推算

处理不确定数据存储问题的常用方法是使用概率数据库的方法,但是已有的概率数据库生成方法是针对已知概率分布的数据集。不确定时间序列在每一时刻的概率分布规律随着时间的变化而变化,无法使用统一的概率推导方法进行计算,因此已有的概率数据库生成方法不再适用。为解决该问题,依托已有的ARMA模型和GARCH模型,提出推导不确定时间序列概率分布的推算模型。同时,为了进一步增强该模型的容错性,提出了相应的错误值过滤算法。实验结果表明,该模型能够有效地根据不确定时间序列的发展规律,动态地进行调整计算,得出不确定时间序列的概率分布;同时,容错算法能够很好地探测找到数据集中的错误数据,进行数据的清洗与替换,体现出良好的容错性与一般通用性。