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自适应模糊时间序列预测模型的研究的任务书
任务书
一、任务背景
时间序列预测是指对于一组时间序列的历史数据进行分析与计算，以预测其未来的趋势或变动。在预测时对于模型的选取十分重要，目前最常用的模型有ARIMA模型、指数平滑模型以及神经网络模型等。其中，自适应模糊时间序列预测模型因其具有较好的适应性和预测精度，被广泛应用于各个领域的时间序列预测中。
二、任务概述
本任务将研究自适应模糊时间序列预测模型的原理及其在时间序列预测中的应用。具体任务如下：
1.研究任务
（1）了解时间序列预测的基本概念和常用模型；
（2）了解自适应模糊时间序列预测模型的原理和特点；
（3）研究模糊数学理论及其在自适应模糊时间序列预测中的应用；
（4）研究时间序列数据的模糊特性；
2.实践任务
（1）运用MATLAB软件实现自适应模糊时间序列预测模型，并进行模型优化；
（2）运用所学内容，对某个时间序列进行预测，并对预测结果进行评估。
三、任务要求
1.关于研究任务
（1）学习并掌握自适应模糊时间序列预测模型的原理和应用；
（2）深入研究模糊数学理论和其在自适应模糊时间序列预测中的应用；
（3）对自适应模糊时间序列预测模型进行改进和优化。
2.关于实践任务
（1）熟悉MATLAB软件，能够编写自适应模糊时间序列预测模型；
（2）能够灵活运用所学知识对某个时间序列进行预测；
（3）能够用统计分析方法对预测结果进行评估。
四、任务安排
1.学习阶段（3周）
（1）第1周：了解时间序列预测的基本概念和常用模型；
（2）第2周：学习自适应模糊时间序列预测模型的原理和特点；
（3）第3周：深入研究模糊数学理论及其在自适应模糊时间序列预测中的应用。
2.实践阶段（4周）
（1）第4周：熟悉MATLAB软件，编写自适应模糊时间序列预测模型；
（2）第5周：对某个时间序列进行预测，并对预测结果进行评估；
（3）第6周：对自适应模糊时间序列预测模型进行改进和优化；
（4）第7周：总结练习过程中遇到的问题并给出解决方案。
五、任务成果
1.撰写一份结题报告（5000字左右），报告内容应包括：
（1）时间序列预测的基本概念和常用模型；
（2）自适应模糊时间序列预测模型的原理和特点；
（3）模糊数学理论及其在自适应模糊时间序列预测中的应用；
（4）对某个时间序列预测结果的评估；
（5）对自适应模糊时间序列预测模型的改进和优化。
2.撰写一份实验报告（2000字左右），报告内容应包括：
（1）MATLAB程序代码及其注释；
（2）针对某个时间序列的预测结果及其评估。
3.课程汇报
根据课程的具体要求，进行汇报，对实验结果进行解读。
六、参考文献
1.李金洪，杨肇峰，谢展鹏.自适应模糊时间序列预测模型.北京航空航天大学学报，2001，27（1）：95-98.
2.田春华，韦永波.自适应模糊时间序列预测模型的研究及应用.集美大学学报，2013，25（6）：465-469.
3.刘海英，侯姝婧.基于自适应模糊时间序列预测模型的房价研究.现代经济情况，2010，（12）：144-145.