广义模糊粒化本体论在知识工程中的应用——模糊理论本质研究 被引量：2

1

作者 张燕姑 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第1期67-69,95,共4页

世界本质是模糊的、粒化的,模糊粒化思维是人类思维的固有方式。论文研究了模糊逻辑的本质,凡是有人类思维活跃的地方,即是广义模糊粒化存在和活跃的地方,使得机器更适宜于处理与人类心智相关的领域。讨论了广义模糊粒化本体论在知识工... 世界本质是模糊的、粒化的,模糊粒化思维是人类思维的固有方式。论文研究了模糊逻辑的本质,凡是有人类思维活跃的地方,即是广义模糊粒化存在和活跃的地方,使得机器更适宜于处理与人类心智相关的领域。讨论了广义模糊粒化本体论在知识工程中的研究与应用,设计了模糊粒化系统,给出了基于模糊粒化的形象思维表达,解释了定性概念。广义模糊粒化本体理论必然能在知识工程、人机通信、人类思维等领域发挥其重要作用。 展开更多

关键词 词语计算(CW) 信息模糊粒化 软计算(SC) 感知计算理论(CTP) 广义模糊粒化本体论

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信息熵与优化LS-SVM的轴承性能退化模糊粒化预测 被引量：29

2

作者 陈法法 杨勇 +1 位作者 马婧华 陈从平 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期779-787,共9页

为了提高滚动轴承性能退化指标的预测精度,得到性能退化指标的一个预测范围,本文提出信息熵与优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的轴承性能退化趋势模糊粒化预测。首先利用信息熵理论提取轴承信号的性能退化指标序列,再利用模糊信息粒化... 为了提高滚动轴承性能退化指标的预测精度,得到性能退化指标的一个预测范围,本文提出信息熵与优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的轴承性能退化趋势模糊粒化预测。首先利用信息熵理论提取轴承信号的性能退化指标序列,再利用模糊信息粒化理论对该性能退化指标序列进行模糊信息粒化;然后将粒化后的数据输入给LS-SVM进行回归预测,并采用粒子群算法(PSO)优化LS-SVM的惩罚参数和核函数参数;最后根据实测值和预测值的对比分析评估预测模型的优良性。实验结果表明,对于每个时间段内的轴承性能退化指标,该方法均能获得准确的预测结果,具备较强的实用性和工程应用价值。 展开更多

关键词 信息熵 最小二乘支持向量机 模糊信息粒化 滚动轴承 趋势预测

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基于模糊粒化的改进混合神经网络股指期货价格区间预测 被引量：7

3

作者 林焰 杨建辉 《南方金融》 北大核心 2017年第11期9-22,共14页

为提高区间预测的精度,提出一种基于三角模糊信息粒化的改进径向基(RBF)与支持向量回归机(SVR)相结合的混合神经网络区间预测模型,对股指期货价格的变化区间进行预测。首先,对原始数据进行模糊粒化处理,获得相应的变化区间;其次,采取自... 为提高区间预测的精度,提出一种基于三角模糊信息粒化的改进径向基(RBF)与支持向量回归机(SVR)相结合的混合神经网络区间预测模型,对股指期货价格的变化区间进行预测。首先,对原始数据进行模糊粒化处理,获得相应的变化区间;其次,采取自组织学习策略并运用减聚类算法,对传统的RBF神经网络进行优化,改进模型的结构与参数;然后,运用SVR对模型滚动预测过程中产生的残差趋势作进一步的估计,从而修正预测值;最后,运用改进混合神经网络对模糊粒化后的沪深300股指期货数据进行实例验证。结果表明,基于模糊信息粒化的改进混合神经网络区间预测模型能够较为精确地预测股指期货价格的变化范围与价格走势,有效提高单一非参数模型的点预测与区间预测的精度和运行效率,同时具备较好的网络结构与拟合能力。 展开更多

关键词 股指期货 模糊信息粒化 RBF神经网络 减聚类算法 支持向量回归机

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模糊粒化非监督学习结合随机森林融合的旋转机械故障诊断 被引量：10

4

作者 温江涛 周熙楠 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2018年第11期1722-1730,共9页

在旋转机械的智能故障诊断中,复杂网络结构的非监督学习方法调节参数多,训练时间长,而结构简单的网络诊断准确率不够理想。针对以上问题,采用模糊信息粒化和稀疏自编码器搭建并行结构的学习网络,并行结构的稀疏自编码器同时对粒化后重... 在旋转机械的智能故障诊断中,复杂网络结构的非监督学习方法调节参数多,训练时间长,而结构简单的网络诊断准确率不够理想。针对以上问题,采用模糊信息粒化和稀疏自编码器搭建并行结构的学习网络,并行结构的稀疏自编码器同时对粒化后重新构成的多个有效参量信息自适应的进行特征提取,随后使用随机森林方法对提取的特征进行融合分类。实验结果表明该方法可以有效实现高精度故障诊断;且与常用的串行多网络处理结构相比,降低了网络参数调节的复杂度和多层网络的前后影响,并且提高了诊断精度,减少了训练时间。 展开更多

关键词 旋转机械故障诊断 模糊信息粒化 稀疏自编码 随机森林

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改进鲸鱼优化支持向量机的交通流量模糊粒化预测 被引量：11

5

作者 童林 官铮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第10期2919-2927,共9页

针对支持向量机(SVM)在交通流量预测中存在波动性且预测精度低的问题,提出了采用模糊信息粒化(FIG)和改进鲸鱼优化算法(IWOA)的SVM模型来预测交通流量的变化趋势和动态区间。首先,对数据处理采用FIG方法进行处理,从而得到交通流量变化... 针对支持向量机(SVM)在交通流量预测中存在波动性且预测精度低的问题,提出了采用模糊信息粒化(FIG)和改进鲸鱼优化算法(IWOA)的SVM模型来预测交通流量的变化趋势和动态区间。首先,对数据处理采用FIG方法进行处理,从而得到交通流量变化区间的上界(Up)、下界(Low)和趋势值(R);其次,在鲸鱼优化算法(WOA)的种群初始化中采用动态对立学习来增加种群多样性,并引入了非线性收敛因子和自适应权重来增强算法的全局搜索及局部寻优能力,然后建立了IWOA模型,并分析了IWOA的复杂度;最后,以预测交通流量的均方误差(MSE)为目标函数,在IWOA迭代过程中不断优化SVM的超参数,建立了基于FIG-IWOA-SVM的交通流量区间预测模型。在国内和国外交通流量数据集上进行测试的结果表明,在国外交通流量预测上,与基于遗传算法优化的支持向量机(GASVM)、基于粒子群优化算法优化的支持向量机(PSO-SVM)和基于鲸鱼优化算法的支持向量机(WOA-SVM)相比,IWOA-SVM模型的平均绝对误差(MAE)分别降低了89.5%、81.5%和1.5%;而FIG-IWOA-SVM模型在交通流量动态区间和趋势预测上与FIG-GA-SVM、FIG-PSO-SVM和FIG-WOA-SVM等模型相比预测精度更高且预测范围更平稳。实验结果表明,在不增加算法复杂度的前提下,FIG-IWOA-SVM模型能够合理地预测交通流量的变化趋势和变化区间,为后续的交通规划和流量控制提供依据。 展开更多

关键词 模糊信息粒化 鲸鱼优化算法 支持向量机 交通流量 区间预测

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基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率联合预测建模 被引量：44

6

作者 王恺 关少卿 +2 位作者 汪令祥 王鼎奕 崔垚 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期26-32,共7页

提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测模型建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各个窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大... 提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测模型建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各个窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值。其次应用最小二乘支持向量机对各个分量分别建立预测模型,并使用自适应粒子群算法对各个分量模型进行优化。最后使用优化后的最小二乘支持向量机模型对风电功率平均值和风电功率波动范围进行联合预测。实例研究表明,该联合预测模型可以有效进行风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测,并能有效跟踪风电功率变化。 展开更多

关键词 风力发电 功率预测 模糊信息粒化 最小二乘支持向量机 联合预测

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基于模糊信息粒化与小波支持向量机的滚动轴承性能退化趋势预测 被引量：12

7

作者 陈法法 杨勇 +1 位作者 陈保家 陈从平 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1655-1661,共7页

针对滚动轴承的性能退化指标及其波动范围难以有效预测的问题,提出了一种基于模糊信息粒化与小波支持向量机的滚动轴承性能退化趋势预测方法。首先以一定的时间间隔采集滚动轴承运行过程中的振动信号序列,提取各个振动信号序列的特征指... 针对滚动轴承的性能退化指标及其波动范围难以有效预测的问题,提出了一种基于模糊信息粒化与小波支持向量机的滚动轴承性能退化趋势预测方法。首先以一定的时间间隔采集滚动轴承运行过程中的振动信号序列,提取各个振动信号序列的特征指标,对特征指标序列进行模糊信息粒化,进而提取各个粒化窗口的有效分量信息;随后通过构建小波支持向量机对各个指标分量分别建立预测模型,实现对滚动轴承性能退化指标的退化趋势及波动范围的预测。实验结果表明,该预测方法可以有效跟踪滚动轴承性能衰退指标的变化趋势,并对其指标的波动范围进行有效预测。 展开更多

关键词 模糊信息粒化 小波支持向量机 滚动轴承 退化趋势预测

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基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率波动范围组合预测模型 被引量：29

8

作者 王贺 胡志坚 仉梦林 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期218-224,共7页

提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率波动范围组合预测建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值;其次应用最小二乘支持向量机对... 提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率波动范围组合预测建模方法。该方法首先对训练样本进行模糊信息粒化,根据需要提取各窗口的有效分量信息,即各窗口的最小值、大致平均值和最大值;其次应用最小二乘支持向量机对各分量分别建立预测模型,并使用自适应粒子群算法对各分量模型进行优化;最后使用优化后最小二乘支持向量机模型对风电功率波动范围进行预测。实例研究表明,该组合预测模型可以有效跟踪风电功率变化,对风电功率波动范围进行预测。 展开更多

关键词 风力发电 波动范围 模糊信息粒化 最小二乘支持向量机 组合预测

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利用模糊信息粒化与支持向量机的空间负荷预测方法 被引量：34

9

作者 肖白 赵晓宁 +3 位作者 姜卓 施永刚 焦明曦 王徭 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期251-258,共8页

若直接使用实测负荷数据最大值进行空间负荷预测,则元胞负荷中的异常数据会导致预测结果精度降低,考虑到通过确定并利用元胞负荷合理最大值可以明显改善预测精度,提出一种基于模糊信息粒化与支持向量机的空间负荷预测方法。首先构建电... 若直接使用实测负荷数据最大值进行空间负荷预测,则元胞负荷中的异常数据会导致预测结果精度降低,考虑到通过确定并利用元胞负荷合理最大值可以明显改善预测精度,提出一种基于模糊信息粒化与支持向量机的空间负荷预测方法。首先构建电力地理信息系统,并在其中生成2类元胞。其次按照时间尺度的长短区分Ⅰ类元胞负荷颗粒度的粗细,通过划分模糊粒化窗口,建立合理的模糊集对Ⅰ类元胞细颗粒度下的历史负荷数据进行模糊信息粒化,进而确定出Ⅰ类元胞粗颗粒度下的历史负荷的合理最大值。然后采用支持向量机模型,对粗颗粒度下的Ⅰ类元胞负荷进行预测。最后确定Ⅰ类元胞负荷密度均衡系数,求取分类负荷密度指标,结合用地信息求得各Ⅱ类元胞负荷预测值,从而实现对空间电力负荷预测结果的网格化。工程实例表明了该方法的实用性和有效性。 展开更多

关键词 空间负荷预测 地理信息系统 模糊信息粒化 支持向量机 网格化

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基于模糊信息粒化和长短期记忆网络的短期风速预测 被引量：17

10

作者 殷豪 黄圣权 +2 位作者 刘哲 孟安波 杨跞 《电测与仪表》 北大核心 2019年第11期101-107,共7页

针对风速点预测无法对预测结果进行风险评估、区间预测难以满足电网精细化要求,以及现有静态预测方法难以描述风速序列长期相关性的现象,提出一种基于模糊信息粒化(Fuzzy Information Granulation,FIG)和长短期记忆(Long Short-Term Mem... 针对风速点预测无法对预测结果进行风险评估、区间预测难以满足电网精细化要求,以及现有静态预测方法难以描述风速序列长期相关性的现象,提出一种基于模糊信息粒化(Fuzzy Information Granulation,FIG)和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的动态预测模型。该方法先对风速序列进行模糊信息粒化,提取出粒化后数据的最大值 (区间上界)、最小值(区间下界)和平均值。其次采用ADAM算法优化的LSTM网络对各粒化数据进行动态建模,得到能描述风速波动性的区间预测结果和点预测结果。算列表明,所提动态模型的预测效果比其它基本模型的预测效果更好。 展开更多

关键词 点预测 区间预测 长短记忆网络 模糊信息粒化 ADAM算法

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基于模糊信息粒化的光伏出力区间预测 被引量：5

11

作者 陈云龙 殷豪 +1 位作者 孟安波 周亚武 《电测与仪表》 北大核心 2018年第14期63-68,共6页

相对于传统的光伏点预测而言,光伏区间预测可以为电网调度人员提供更加全面、有效的预测信息。鉴于此,文章提出一种基于模糊信息粒化理论的区间预测方法。针对光伏功率原始数据的强波动特性,采用集成经验模态分解方法将其分解为若干个... 相对于传统的光伏点预测而言,光伏区间预测可以为电网调度人员提供更加全面、有效的预测信息。鉴于此,文章提出一种基于模糊信息粒化理论的区间预测方法。针对光伏功率原始数据的强波动特性,采用集成经验模态分解方法将其分解为若干个子序列。并依据样本熵理论,将复杂度较高的子序列重组为随机分量,代表光伏输出的波动性,论文对该随机分量进行模糊化处理,从而得出其波动趋势以及波动上、下界,再分别进行预测;而复杂度相对较低的其他子序列代表光伏出力稳定分量,因此,直接对其进行确定性预测。论文采用经过纵横交叉算法改进的人工神经网络(CSO-BP)进行预测,得出最终光伏区间预测结果。 展开更多

关键词 光伏区间预测 模糊信息粒化理论 集成经验模态分解 样本熵 随机分量

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基于奇异谱分析-模糊信息粒化和极限学习机的风速多步区间预测 被引量：18

12

作者 殷豪 曾云 +1 位作者 孟安波 杨跞 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期1467-1474,共8页

不同于风速点预测,风速区间预测能描述风速的随机性。因此,提出一种基于奇异谱分析-模糊信息粒化和极限学习机组成的风速多步区间预测模型。该方法采用奇异谱分析提取原始数据的趋势成分、振荡成分和噪声成分,并对所有分量进行重构,然... 不同于风速点预测,风速区间预测能描述风速的随机性。因此,提出一种基于奇异谱分析-模糊信息粒化和极限学习机组成的风速多步区间预测模型。该方法采用奇异谱分析提取原始数据的趋势成分、振荡成分和噪声成分,并对所有分量进行重构,然后利用模糊信息粒化对重构后的噪声成分进行有效挖掘,提取每个窗口最小值、平均值和最大值。对各分量采用极限学习机分别建立预测模型,为了提高预测精度、缩小区间范围,采用改进布谷鸟算法对预测模型的参数进行优化。最后将所有分量的预测结果进行叠加,实现风速区间预测。以风电场实际数据为算例,结果表明所提方法具有较高的预测精度和可靠的多步区间预测,且运行效率高,能有效跟踪风速变化。 展开更多

关键词 多步区间预测 风速点预测 奇异谱分析-模糊信息粒化 极限学习机 改进布谷鸟算法

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基于模糊信息粒化SVM时序回归CPI预测 被引量：6

13

作者 路世昌 赵博琦 毕建武 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第14期82-84,共3页

为了对CPI变化范围及走势进行预测,文章提出了基于模糊信息粒化支持向量机预测模型。以历年月度CPI数值为样本进行模拟训练,通过交叉验证的方法对支持向量机参数进行寻优,并对三角型模糊粒子三个参数Low、R、Up进行回归预测,得出CPI变... 为了对CPI变化范围及走势进行预测,文章提出了基于模糊信息粒化支持向量机预测模型。以历年月度CPI数值为样本进行模拟训练,通过交叉验证的方法对支持向量机参数进行寻优,并对三角型模糊粒子三个参数Low、R、Up进行回归预测,得出CPI变化范围及走势,结果与实际情况相符,验证了该模型的有效性,能够为相关决策提供依据。 展开更多

关键词 模糊信息粒化 SVM CPI 预测

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一种基于模糊信息粒化的视频时空显著单元提取方法 被引量：3

14

作者 郎丛妍 须德 李兵 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第10期2023-2028,共6页

提出一种基于模糊信息粒化的视频时空显著单元提取方法,为视频分析及检索等高层应用提供一个有效的内容表示模式.本文首先提出了一种类相关的特征粒化方法,粒化后的模糊粒特征简化了分类关系且在一定程度上解决了感知主观性问题,因而通... 提出一种基于模糊信息粒化的视频时空显著单元提取方法,为视频分析及检索等高层应用提供一个有效的内容表示模式.本文首先提出了一种类相关的特征粒化方法,粒化后的模糊粒特征简化了分类关系且在一定程度上解决了感知主观性问题,因而通过简单的分类器可以有效地提取空域中具有高视觉感知显著度的区域(简称为显著区域);其次,通过对显著区域的时域一致性分析提取视频序列中时域连续的显著区域集合,定义为时空显著单元.提取的时空显著单元能作为一种较为通用的语义级内容表示模式.实验结果分别从时域和空域两个方面验证了本文方法的有效性. 展开更多

关键词 显著区域 模糊信息粒化 内容表示 视觉注意力机制

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基于模糊信息粒化软测量建模方法研究 被引量：5

15

作者 王强 田学民 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期955-959,共5页

提出了一种模糊信息粒化方法和支持向量机相结合的软测量建模方法.利用模糊信息粒化方法对样本数据进行特征提取,降低样本的维数;利用提取的特征作为支持向量机的输入进行建模.用该方法建立柴油凝点的软测量模型,结果表明,该模型具有很... 提出了一种模糊信息粒化方法和支持向量机相结合的软测量建模方法.利用模糊信息粒化方法对样本数据进行特征提取,降低样本的维数;利用提取的特征作为支持向量机的输入进行建模.用该方法建立柴油凝点的软测量模型,结果表明,该模型具有很好的预测精度和泛化性能,是一种有效的数据建模方法. 展开更多

关键词 软测量 模糊信息粒化 支持向量机 结构风险最小化

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基于模糊信息粒化和优化支持向量机的氧化铝陶瓷超声磨削力趋势预测 被引量：5

16

作者 赵明利 袁一鸣 +1 位作者 李博涵 聂立新 《宇航材料工艺》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期24-29,共6页

为实现超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力变化趋势的预测,提出了一种基于模糊信息粒化和支持向量机相结合的方法。首先进行氧化铝陶瓷超声磨削试验,然后利用模糊信息粒化方法对试验获得的磨削力进行粒化处理,并将人工免疫系统算法和粒子群算... 为实现超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力变化趋势的预测,提出了一种基于模糊信息粒化和支持向量机相结合的方法。首先进行氧化铝陶瓷超声磨削试验,然后利用模糊信息粒化方法对试验获得的磨削力进行粒化处理,并将人工免疫系统算法和粒子群算法进行并联混编构成人工免疫系统粒子群算法(AISPSO),接着建立非线性回归支持向量机预测模型并对模糊粒子进行预测,并通过AISPSO算法优化支持向量机预测模型,最后获得超声磨削氧化铝陶瓷中磨削力的变化趋势和变化范围。结果表明:该方法可以有效实现超声磨削中磨削力的变化趋势及变化范围预测,且预测未来5组数据变化范围的误差在10%以内,这为通过磨削力变化调整工艺参数以获得更好的加工表面提供了新的思路。 展开更多

关键词 模糊信息粒化 人工免疫系统 粒子群算法 支持向量机 磨削力预测

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基于模糊信息粒化理论的图像插值方法 被引量：1

17

作者 修保新 任双桥 张维明 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期34-38,共5页

提出了模糊信息粒化理论在图像插值中的应用,介绍了图像的模糊信息粒化结构,分析了基于图像模糊粒化思想进行图像插值的基本原理,并提出了具体的基于图像模糊粒化结构的插值方法。实验结果表明该方法的效果很好,在客观评价指标上,性能... 提出了模糊信息粒化理论在图像插值中的应用,介绍了图像的模糊信息粒化结构,分析了基于图像模糊粒化思想进行图像插值的基本原理,并提出了具体的基于图像模糊粒化结构的插值方法。实验结果表明该方法的效果很好,在客观评价指标上,性能普遍好于传统的图像插值方法。 展开更多

关键词 模糊信息粒化 粒化结构 图像插值

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基于模糊信息粒化和LSSVM真空玻璃保温性能预测研究 被引量：4

18

作者 张亮 王磊 +3 位作者 王元麒 李益红 谭毓银 宋浩 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第6期2230-2238,共9页

真空玻璃传热过程是非线性复杂的系统。为了研究真空玻璃的保温性能,提出一种基于模糊信息粒化和LSSVM真空玻璃保温性能预测研究的智能检测方法。根据工业现场采集数据,考虑真空玻璃传热过程的选择透过性,将采集的多元样本数据进行模糊... 真空玻璃传热过程是非线性复杂的系统。为了研究真空玻璃的保温性能,提出一种基于模糊信息粒化和LSSVM真空玻璃保温性能预测研究的智能检测方法。根据工业现场采集数据,考虑真空玻璃传热过程的选择透过性,将采集的多元样本数据进行模糊粒化处理,提取各窗口有效的分量信息,建立基于最小二乘支持向量机的真空玻璃保温性能的预测模型,实现对真空玻璃非热源一侧温度平均值和波动范围的联合预测。利用自适应模糊粒子群算法进行迭代,获取更优的模型参数,提高模型的性能。研究结果表明:预测结果在0℃~0.5℃,在一定波动范围内,能够有效预测真空玻璃的保温性能。 展开更多

关键词 真空玻璃 保温性能 模糊粒化 最小二乘支持向量机(LSSVM)

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基于插值梯形模糊信息粒化的瓦斯浓度趋势预测 被引量：8

19

作者 吴兆法 吴响 钱建生 《工矿自动化》 北大核心 2014年第12期31-36,共6页

针对现有模糊信息粒化方法构建的高层信息粒不能完全包含底层数据信息、预测时间范围受限等问题,提出了一种插值梯形模糊信息粒化方法来预测瓦斯浓度趋势。对原始瓦斯浓度时间序列进行离散化形成若干子序列,计算每个子序列窗口的最大值... 针对现有模糊信息粒化方法构建的高层信息粒不能完全包含底层数据信息、预测时间范围受限等问题,提出了一种插值梯形模糊信息粒化方法来预测瓦斯浓度趋势。对原始瓦斯浓度时间序列进行离散化形成若干子序列,计算每个子序列窗口的最大值与最小值形成梯形上沿的边界,通过对每个子序列窗口数据进行插值计算,形成新的瓦斯浓度时间序列窗口,对新的瓦斯浓度时间序列窗口采用数据遍历寻优的方式计算梯形下沿的边界,进而形成瓦斯浓度粒化区间序列。针对现有评价方法无法准确评价信息粒化效果的问题,提出了一种基于权值的粒化评价方法,通过加权均方根误差对粒化效果进行整体评价。实验结果表明,通过该方法对信息进行粒化的效果明显优于现有模糊粒化方法,并且粒化效果不随粒化窗口的增大而减小,具有较高的稳定性与鲁棒性。 展开更多

关键词 瓦斯浓度趋势预测 插值梯形模糊信息粒化 时间序列 粒化评价 加权

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基于模糊信息粒化与支持向量机的上证50ETF量化择时研究 被引量：2

20

作者 伍呈呈 夏平 +1 位作者 雷帮军 胡蓉 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第3期88-90,112,共4页

上证50ETF股指期权标的物为上证50ETF,对50ETF进行量化分析有助于指导50ETF以及50ETF期权等的投资,进而获得良好的收益,为此提出了基于模糊信息粒化与支持向量机(support vector machine,SVM)的上证50ETF量化择时策略.根据上证50ETF的... 上证50ETF股指期权标的物为上证50ETF,对50ETF进行量化分析有助于指导50ETF以及50ETF期权等的投资,进而获得良好的收益,为此提出了基于模糊信息粒化与支持向量机(support vector machine,SVM)的上证50ETF量化择时策略.根据上证50ETF的历史日数据,对某一时间段的开盘价、收盘价、最高价等作为SVM的输入信息,将未来5天收盘价进行模糊信息粒化,以粒化结果的涨跌作为SVM的训练集标签,对系统进行标记训练;最后,应用已训练的系统对50ETF未来涨跌情形进行预测.实验结果表明,融合了SVM与模糊信息粒化的预测算法较SVM算法和融合了SVM的部分粒子化算法,局部行情下正确率提高了15%以上,全局行情下正确率提高了16%以上,提升了择时性能.本文的量化择时策略对50ETF和50ETF期权投资具有实际的指导性,具有一定的应用价值. 展开更多

关键词 上证50ETF 期权 量化择时 模糊信息粒化 支持向量机(SVM)

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