新型模糊时间序列模型与应用被引量：2

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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-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。

作者许之友吕恕

机构地区电子科技大学数学科学学院

出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第13期76-78,共3页 Statistics & Decision

关键词模糊规则时间序列小波分析 FCM算法财政收入预测

分类号 O159 [理学—数学]

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