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CBR与模糊结合基于时间范例的预测技术

更新时间:2016-7-31:  来源:毕业论文

CBR与模糊结合基于时间范例的预测技术
基于范例的推理(case.捌reasoning)是一种快速构造专家系统的有效工具¨’21.将 CBR技术和模糊理论结合起来用于预测是一个较新的课题,它为预测技术提供了一种新的
途径【“.目前国际上在这方面研究比较有代表性的工作有:1995年Weber-Lee等使用模糊
逻辑技术和CBR技术预测现金流量【41;1997年Hansen和Riordan提出将FUZZY k-NN技
术应用到连续向量的时问序列上,进行有效的预测川;2001年Hansen将FUZZY k-NN技
术应用于机场云层高度和可视度的预测,取得了比一般基于气象模型的预测方法更好的效
果[“.摄像头输出RGB模式的型号有哪些
这些算法的主要问题是:(1)在范例和时间范倒的相似度计算过程中使用了大量的极大
极小运算,许多有用的信息被丢弃了;(2)所使用的时间遗忘算法不太理想;(3)没有考虑到
被预测量均值是变化的情况,
本文主要内容是将[4~6]的算法进行改进,使用了线形加权的运算代替极大极小运算
进行相似度的计算,采用了渐近时问遗忘算法,并且在进行预测时采用了被预测量后处理使
之适用于均值是变化的情况.1时间范例匹配和预测的工作原理
本节主要阐述将时间范例匹配和预测的工作原理.实际上是对基本模糊k-NN算法}7’
的进一步改进,使之能够适合于时间范例相似度的计算.
时间范例(temporal case)是一种特殊类型的、与时间相关的范例,它是一些范例点在时
问上的有序序列.例如:本文来自六'维^论.文~网,加7位QQ324,9114找源文www.lwfree.cn一只股票每天的开盘价,收盘价,成交量,最高价,最低价等属性构成
一个股票在一天的范例点;若干个按照时问顺序排列的股票范例点,构成一个时间范例.例
如:股票的一周的走势是一周5个股票范例点的有序序列构成的时间范例.时间范例在股票
走势预报、天气预报方面有着非常有价值的应用前景.应对金融危机税收政策调整研究_开题报告_任务书
预测过程分为3步:(1)获得当前f=0时刻时序数据构成一个当前0时刻的范例点,然
,舌与当前时刻以前的若干个有序范例点(£=一l,一2,一3……)一起构成一个时间范例,如
图1所示;(2)使用模糊k-NN技术寻找出和当前时间范例最匹配的^个时问范例;(3)从这
^个时间范例中0时刻以后(f=1,2,3……)的走势中导出对被预测量的估值.
模糊-NN算法的目的是从历史时问范例库中寻找出和当前时间范例最匹配的^个时
间范例.模糊女.NN算法是对^一NN算法的改进,在模糊k-NN算法中可以使用模糊值的范
例属性值,可以定义模糊属性的相似度和时间范例的模糊相似度.模糊女一NN算法更接近人2694

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