模糊时间序列模型改进研究
摘要 | 第3-4页 |
abstract | 第4-5页 |
第1章 绪论 | 第8-12页 |
1.1 研究的背景及其意义 | 第8页 |
1.2 研究现状及其发展趋势 | 第8-10页 |
1.3 本文主要内容和工作 | 第10-12页 |
第2章 相关知识介绍 | 第12-25页 |
2.1 模糊数学理论基本知识 | 第12-17页 |
2.1.1 经典集合介绍 | 第12页 |
2.1.2 模糊集合的介绍 | 第12-13页 |
2.1.3 模糊隶属函数 | 第13-17页 |
2.2 传统的时间序列基础知识 | 第17-19页 |
2.2.1 时间序列的基本定义 | 第17页 |
2.2.2 时间序列的特点 | 第17页 |
2.2.3 时间序列的分类 | 第17-18页 |
2.2.4 时间序列的预测模型 | 第18-19页 |
2.3 模糊时间序列 | 第19-25页 |
2.3.1 模糊时间序列概述 | 第19-20页 |
2.3.2 模糊时间序列模型的基本预测步骤 | 第20-21页 |
2.3.3 FCM算法聚类 | 第21-22页 |
2.3.4 定义模糊集并模糊化样本数据 | 第22-23页 |
2.3.5 建立模糊关系和模糊关系组的方式 | 第23页 |
2.3.6 模糊时间序列去模糊化方式 | 第23-25页 |
第3章 论域划分中的改进 | 第25-45页 |
3.1 传统的论域划分方式 | 第25-31页 |
3.1.1 等间隔论域划分方式 | 第25页 |
3.1.2 基于比率非等间隔的论域划分方法 | 第25-28页 |
3.1.3 多尺度比率论域划分方法 | 第28-31页 |
3.2 新的定义论域方法 | 第31-45页 |
3.2.1 离群数据的处理 | 第31-32页 |
3.2.2 论域划分比率的改进 | 第32-33页 |
3.2.3 定义论域的改进 | 第33-36页 |
3.2.4 新的方案有效性验证 | 第36-45页 |
第4章 FCM聚类算法的改进 | 第45-50页 |
4.1 传统的FCM算法的问题 | 第45页 |
4.2 FCM算法对聚类参数的改进思路 | 第45-46页 |
4.3 新的改进有效性的验证 | 第46-50页 |
4.3.1 样本数据的选取过程以及描述 | 第46-47页 |
4.3.2 进行可行性实验并且对比 | 第47-50页 |
第5章 结论 | 第50-51页 |
参考文献 | 第51-53页 |
致谢 | 第53-54页 |
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第54页 |