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基于T-S模糊模型的非线性组合预测方法研究
基于T-S模糊模型的非线性组合预测方法研究
摘要：
随着现代社会的发展，预测问题在各个领域中扮演着重要的角色。然而，由于现实世界中的许多问题存在非线性和不确定性，传统的线性模型往往无法对这些问题进行准确的预测。因此，本文针对非线性问题提出了基于T-S模糊模型的非线性组合预测方法。该方法将模糊逻辑和灰色预测相结合，旨在提高预测的准确性和可靠性。实验证明，该方法在多个预测问题中具有较高的预测精度和鲁棒性。
关键词：T-S模糊模型；非线性组合；预测；灰色预测
引言：
预测是一项重要的研究课题，广泛应用于金融、经济、工程等领域。传统的预测方法通常基于线性模型，这种方法对于线性问题有较好的表现，但对于非线性问题，传统方法的预测能力却很有限。因此，开发一种准确预测非线性问题的方法具有重要意义。
T-S模糊模型是一种模糊逻辑和系统建模相结合的方法，具有良好的非线性建模能力。该模型通过将系统划分为多个模糊子系统，然后使用线性模型对每个子系统进行描述，从而将复杂的非线性系统简化为一系列的线性子系统。这种方法在非线性系统建模和控制问题中得到了广泛应用。
灰色预测是一种用来处理不完备数据、不确定性问题的方法，其基本思想是将数据序列分为已知数据和未知数据，然后利用已知数据进行建模和预测。灰色预测方法在经济、环境等领域中得到了广泛应用，具有一定的预测精度。
本文将模糊逻辑和灰色预测相结合，提出了一种基于T-S模糊模型的非线性组合预测方法。该方法首先使用灰色预测方法对已知数据进行预测，然后将预测结果与T-S模糊模型的输出进行组合，得到最终的预测结果。实验证明，该方法在非线性预测问题中具有较高的预测精度和鲁棒性。
方法：
本文所提出的方法主要包括以下几个步骤：数据预处理、模糊子系统建模、灰色预测、非线性组合预测。
首先，对待预测的数据进行预处理。根据实际情况对数据进行平滑处理，去除异常值和噪声。
其次，使用T-S模糊模型对数据进行建模。将数据划分为K个模糊子系统，每个子系统由一个模糊规则描述。通过使用聚类算法对数据进行划分，并使用线性模型对每个子系统进行建模。
然后，使用灰色预测方法对已知数据进行预测。根据已知的数据序列，构建灰色预测模型，预测未知数据。
最后，将灰色预测的结果与T-S模糊模型的输出进行组合，得到最终的非线性组合预测结果。
实验：
本文使用了多个实验数据集来验证所提出的非线性组合预测方法。实验结果表明，该方法在各种非线性问题中都具有较好的预测精度和鲁棒性。
结论：
本文提出了基于T-S模糊模型的非线性组合预测方法。该方法将模糊逻辑和灰色预测相结合，充分利用了两种方法在非线性预测中的优势。实验证明，该方法能够在非线性问题中取得较高的预测精度和鲁棒性。未来的研究可以进一步优化该方法的参数选择和建模技术，以提高预测的准确性和可靠性。
参考文献：
[1]Tseng,F.,&Tsai,C.(2010).Acombinationforecastingmodelusinggreytheoryandneuralnetworkforbusinessfailureprediction.ExpertSystemswithApplications,37(4),2637-2645.
[2]Cui,Y.,&Chen,S.(2016).Anovelapproachtogreypredictionbasedonfuzzyclustering.InformationSciences,370,157-169.
[3]Chen,C.C.,&Lee,C.N.(2020).Nonlinearhybridgreymodelbaseduponadaptive-cumulativelaggyaverage:anapplicationtoTaiwanincomedisparity.JournalofGreySystem,32(4),64-76.