[发明专利]一种基于模糊时间序列分析和粒子群技术的数据预测算法

摘要

本发明公开了一种基于模糊时间序列分析和粒子群技术的数据预测算法，通过自动聚类算法将多时间序列生成不同的区间长度，并划分粒度空间；然后，对不同粒度空间中的模糊趋势进行预测；最后利用各粒度空间的预测模糊趋势和粒子群技术得到的最优加权向量，计算出最终预测值。该算法不用依赖大量的历史数据，且可以对不完整、不准确和具有含糊性的数据来进行预测，很好的解决了传统时间序列预测模型的问题。因此模糊时间序列预测模型可以很好的处理具有这种特点的数据，同时能够很好的处理非线性时间数据，在处理长期序列预测时也表现出了比较好的效果。