TY -的A2 -本田、大友盟-斯莱姆,Kamal s . AU - Elanany吉汉A . PY - 2013 DA - 2013/12/18 TI -一种短的多变量模糊时间数列的新方法基于遗传算法和模糊聚类SP - 494239六世- 2013 AB -预测活动在我们的日常生活中扮演着重要的角色。近年来，人们发展了模糊时间序列(FTS)方法来处理预测问题。FTS吸引了研究人员，因为它能够在一些关键情况下预测未来值，而大多数标准预测模型的适用性存在问题或产生不良配件。然而，FTS仍存在一些关键问题;这些问题往往是主观的，影响预测的准确性。本文主要研究如何提高FTS预测方法的准确性。该方法将模糊聚类和遗传算法与FTS相结合，减少了主观性，提高了算法的准确性。在新方法中，遗传算法负责选择合适的模型。此外，模糊聚类算法负责对历史数据进行模糊化，基于其对每个聚类的隶属度，并使用这些隶属度来解模糊结果。与现有的预测方法相比，该方法具有更好的预测精度。 SN - 1687-7101 UR - https://doi.org/10.1155/2013/494239 DO - 10.1155/2013/494239 JF - Advances in Fuzzy Systems PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -