[发明专利]基于动态模糊认知图的在线时间序列预测方法在审

专利信息
申请号: 201810548493.0 申请日: 2018-05-31
公开(公告)号: CN108764577A 公开(公告)日: 2018-11-06
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: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04
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 *** 国省代码: 山东;37
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摘要: 发明公开了一种基于动态模糊认知图的在线时间序列预测方法,形成信息颗粒,将时间序列映射到信息颗粒的激活水平上,形成模糊认知图的节点;优化模糊认知图参数水平上的信息颗粒,确定模糊认知图的节点之间的权重;根据当前时刻进来的数据动态调整模糊认知图,利用动态调整后的模糊认知图进行时间序列预测的预测。本发明根据具体的情况调整聚类中心和参数,实现动态优化,使得模型能实时的捕捉到数据信息的变化,从而使预测更精准。
搜索关键词: 模糊认知图 时间序列预测 信息颗粒 动态模糊 认知 参数水平 动态调整 动态优化 聚类中心 时间序列 数据动态 数据信息 预测 权重 映射 捕捉 激活 优化
【主权项】:
1.一种基于动态模糊认知图的在线时间序列预测方法,其特征是:包括以下步骤:形成信息颗粒,将时间序列映射到信息颗粒的激活水平上,形成模糊认知图的节点;优化模糊认知图参数水平上的信息颗粒,确定模糊认知图的节点之间的权重;根据当前时刻进来的数据动态调整模糊认知图,利用动态调整后的模糊认知图进行时间序列预测的预测。
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