成本预测系统中的自变量约简方法

文章针对成本预测系统中自变量众多且相互关系错综复杂的特点,提出用模糊粗糙集方法对成本预测系统中的自变量进行约简。在模糊粗糙集方法的框架下,给出了模糊等价关系、不可分辨关系和相对约简的定义,构建了基于模糊粗糙集的成本预测系统自变量约简模型。并且针对实际的成本预测系统一般是混合变量数据系统的情形,对广义差别矩阵的定义进行了改进,并以此设计了相应的启发式约简算法。实例分析结果表明,文中所提的方法较之传统的灰色关联系数法、主成分分析法和偏最小二乘回归法,自变量约简效果最佳,所提方法是科学和有效的。     

基于傅立叶级数和模糊马尔可夫链的小样本时间序列建模方法

为克服传统时间序列预测方法在处理小样本数据方面的不足,文章引入傅立叶级数和模糊马尔可夫链方法,并结合灰色GM(1,1)模型对小样本时间序列数据进行动态建模。实例结果表明,预测方法与传统的时间序列预测方法相比,具有较高的预测精度,说明该方法对于小样本时间序列的预测是有效的。