[发明专利]基于粒度直觉模糊认知图的在线时间序列预测方法及系统在审
| 申请号： | 201911059841.9 | 申请日： | 2019-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN110874374A | 公开（公告）日： | 2020-03-10 |
| 发明（设计）人： | 骆超;张楠楠 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06F16/28;G06K9/62 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李琳 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种基于粒度直觉模糊认知图的在线时间序列预测方法及系统，将一维的时间序列转化成二维空间的形式；利用模糊C均值聚类算法把预处理后的时间序列数据聚类成模型节点，采用粒子群优化算法进行直觉模糊认知图的数值权重矩阵以及粒度参数的训练和优化；利用优化后的粒度参数，将直觉模糊认知图模型的数值权重矩阵扩充为粒度权重矩阵，构建粒度直觉模糊认知图预测模型；将待预测的时间序列数据输入到训练好的粒度直觉模糊认知图预测模型中，推理得到下一时刻的数据；本公开避免了人为因素的局限性，可以从原始序列数据中建立，又考虑到建模过程的误差，提高了预测精度，并把结果扩充到区间内，做到尽可能多的覆盖结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 粒度 直觉 模糊 认知 在线 时间 序列 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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