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| 新型模糊时间序列模型与应用 | |
| 引用本文： | 许之友,吕恕.新型模糊时间序列模型与应用[J].统计与决策,2016(13):76-78. |
| 作者姓名： | 许之友 吕恕 |
| 作者单位： | 电子科技大学数学科学学院,成都,611731 |
| 摘 要： | 为了提高模糊时间序列的预测精度,文章利用小波分析多尺度分解方法,选择适当的小波函数,把一维数据分解为低频逼近部分和高频细节部分,在低频部分和高频部分根据各自数据特征利用模糊C一均值聚类算法分别建立模糊时间序列模型并预测,然后把每个部分的预测值根据小波重构得到最终预测结果.通过对国家财政收入实例验证对比发现,该模型在预测精度方面有较大提高. |
| 关 键 词： | 模糊规则 时间序列 小波分析 FCM算法 财政收入 预测 |
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