[发明专利]一种面向时间序列趋势预测的模糊信息粒化方法

摘要

本发明公开了一种面向时间序列趋势预测的模糊信息粒化方法，涉及粒度计算技术领域。该方法是给定一个时间序列窗口，选取数据集中最小值与最大值分别作为梯形模型的参数、；对原始时间序列窗口进行插值，形成新的时间序列窗口；对新产生的时间序列采用数据遍历的方法确定梯形模糊集支撑边界和。优点：能够完全包含底层信息粒中的时序离散数据，较好的支持离散数据外的未知数据，配合现有预测方法，能够显著提高时间序列趋势预测效果，具有较高的现实意义和实用价值。

主权项

1.一种面向时间序列趋势预测的模糊信息粒化方法，其特征在于，给定一个时间序列窗口，具体步骤如下：步骤1、确定梯形模糊集的参数，；计算公式为：，；步骤2、对原始时间序列窗口进行插值，形成新的时间序列窗口，将按由小到大的顺序排序，不妨设排序后的时间序列仍为；步骤3、确定梯形模糊集支撑下界，在新构建的时间序列数据集中采用数据遍历的方法计算，使取最大值的数据值即为支撑下界，即：使函数取最大值的为的支撑下界，其中为的隶属度；步骤4、确定梯形模糊集支撑上界，在新构建的时间序列数据集中采用数据遍历的方法计算，使取最大值的数据值即为支撑上界，即：使函数取最大值的为的支撑下界，其中为的隶属度。