基于模糊信息?；蚐VM優(yōu)化模型的上證指數(shù)實(shí)證分析.pdf

1、大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，給數(shù)據(jù)挖掘帶來了新的挑戰(zhàn)，如何在海量的數(shù)據(jù)中挖掘有用信息成為一大課題。模糊信息粒化模型通過將信息?；赡：Ｗ樱軌虼蠓冉档托畔⒌膹?fù)雜度，簡化問題求解過程，減少運(yùn)算量。
　　隸屬函數(shù)作為模糊粒化約束規(guī)則直接影響信息?；Ч?。本文將基于不同隸屬函數(shù)的模糊信息?；Ｐ秃椭С窒蛄浚ɑ貧w）機(jī)模型結(jié)合，組建混合模型，對(duì)上證指數(shù)進(jìn)行回歸分析，尋找使混合模型預(yù)測(cè)效果最佳的隸屬函數(shù)。上證指數(shù)實(shí)證分析的結(jié)果表明，基于不同隸屬函數(shù)

2、的混合模型對(duì)模糊粒子中值R的預(yù)測(cè)結(jié)果相同，其中基于非對(duì)稱拋物線型隸屬函數(shù)的混合模型的范圍預(yù)測(cè)結(jié)果精確度和可靠度最高。然而，常見的以時(shí)間t為自變量的混合模型，預(yù)測(cè)誤差與數(shù)據(jù)波動(dòng)情況有關(guān)，模型預(yù)測(cè)效果受數(shù)據(jù)時(shí)間性的影響，范圍預(yù)測(cè)結(jié)果的精確度和可靠度達(dá)不到理想要求。同時(shí)，相鄰兩個(gè)時(shí)間窗口范圍預(yù)測(cè)的周覆蓋比CCR和周可靠比CRR變動(dòng)較大，模型預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性較差。
　　為了剔除模型受數(shù)據(jù)時(shí)間性的影響，本文摒棄常見的以時(shí)間t作為自變量的假設(shè)，引