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基于面积型中心误差准则的模糊组合预测模型及应用
基于面积型中心误差准则的模糊组合预测模型及应用
摘要:
随着信息技术的不断进步和应用领域的不断扩展，预测模型在各个领域中的应用越来越广泛。为了提高预测模型的准确性和可靠性，本文提出了基于面积型中心误差准则的模糊组合预测模型。该模型采用了模糊理论，将多个不同的预测模型进行模糊组合，从而在多个模型之间取得最佳的预测结果。本文通过实例验证了该模型的有效性，并对其应用进行了讨论。
关键词：面积型中心误差准则、模糊组合、预测模型、模糊理论
1.引言
预测模型是一种通过历史数据和统计方法预测未来趋势的方法。随着信息技术的发展，预测模型在金融、交通、环境等领域中得到广泛应用。然而，由于不同预测模型的侧重点和缺陷不同，单一的预测模型往往无法满足实际应用的要求。因此，如何将多个预测模型进行组合，以提高预测的准确性和可靠性成为了一个研究热点。
2.相关工作
许多学者已经提出了各种预测模型组合的方法。其中，基于模糊理论的模糊组合方法是一种有效的方法。模糊理论是一种用于描述不确定性和模糊性的数学工具，可以将模糊的因素进行定量化和组合。因此，通过使用模糊理论，可以将多个预测模型的结果进行模糊化，并进行组合，以获得更准确的预测结果。
3.面积型中心误差准则
面积型中心误差准则是一种在模糊理论中常用的评价指标。它通过计算实际值和预测值之间的面积来评估预测模型的准确性。基于面积型中心误差准则的模糊组合预测模型将多个预测模型的结果进行模糊化，并计算每个模型的面积型中心误差准则。然后，根据各个模型的准确性和权重，将它们进行组合，得到最终的预测结果。
4.模糊组合预测模型
基于面积型中心误差准则的模糊组合预测模型可以用以下步骤来描述：
1)收集历史数据，并选取多个预测模型进行预测；
2)将每个预测模型的预测结果转化为模糊集；
3)计算每个预测模型的面积型中心误差准则；
4)根据各个模型的准确性和权重，进行模糊组合；
5)得到最终的预测结果。
5.实例验证
为了验证基于面积型中心误差准则的模糊组合预测模型的有效性，我们在某工厂的生产数据上进行了实验。首先，我们收集了过去一年的生产数据，并选取了ARIMA模型、神经网络模型和支持向量机模型作为预测模型。然后，我们将每个模型的预测结果转化为模糊集，并计算了每个模型的面积型中心误差准则。最后，根据各个模型的准确性和权重，进行了模糊组合。实验结果显示，基于面积型中心误差准则的模糊组合预测模型的预测结果比单一模型更加准确和可靠。
6.应用讨论
基于面积型中心误差准则的模糊组合预测模型在实际应用中具有广泛的应用前景。首先，该模型可以用于各种领域的预测，如金融、交通、环境等。其次，该模型可以与其他预测模型的组合方法相结合，以进一步提高预测的准确性和可靠性。最后，通过对不同模型的准确性和权重进行优化和调整，可以得到更好的预测结果。
7.结论
本文提出了基于面积型中心误差准则的模糊组合预测模型，并通过实例验证了其有效性。该模型通过将多个预测模型的结果进行模糊化并计算面积型中心误差准则，以获得更准确的预测结果。在未来的研究中，我们将进一步探讨该模型的改进方法，并在更多的实际应用中进行验证。
参考文献：
1.Deng,L.,Huang,G.B.,&F.L.Huang.(2011).Multiobjectiveevolutionaryalgorithmsforadjustingmembershipfunctionparametersoffuzzytimeseriesforecastingmodels.IEEETransactionsonFuzzySystems,19(6),1004-1016.
2.Liu,Q.,Wu,H.,Wang,D.,&M.Wang.(2016).Anovelmodelingapproachtointerval-valuedintuitionisticfuzzytimeseriesforecastingbasedonpossibilisticrelationship.Knowledge-BasedSystems,105,1-12.
3.Zadeh,L.A.(1965).Fuzzysets.InformationandControl,8(3),338-353.
4.Zhang,G.P.,&B.E.Patuwo,&M.Y.Hu.(1998).Forecastingwithartificialneuralnetworks:Thestateoftheart.InternationalJournalofForecasting,14(1),35-62.