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用于时间序列数据建模的多模态模糊认知图
被引量：
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作者
冯国亮
卢伟
杨建华
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期543-554,共12页
针对单一模型难以准确反映时间序列多种变化模态的问题,提出了一种基于模糊认知图的时间序列数据多模态建模方法。该方法使用随机自助法选取多个子序列,以包含各种变化模态。在各个子序列上分别建立子模糊认知图模型。使用粒计算方法对...
针对单一模型难以准确反映时间序列多种变化模态的问题,提出了一种基于模糊认知图的时间序列数据多模态建模方法。该方法使用随机自助法选取多个子序列,以包含各种变化模态。在各个子序列上分别建立子模糊认知图模型。使用粒计算方法对子模型进行有效融合;并分析了不同权重策略融合的性能。所建立的模型不仅可以对时间序列数据进行数值及区间预测,还具有更好的语义解释性。在公开数据集上的实验结果证明了该方法的有效性和实用性。
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关键词
模糊认知图
粒计算
时间序列
模型权重
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职称材料
题名
用于时间序列数据建模的多模态模糊认知图
被引量：
6
1
作者
冯国亮
卢伟
杨建华
机构
大连理工大学
控制
科学与工程学院
辽宁省工业装备分布式控制专业技术创新中心
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期543-554,共12页
基金
国家自然科学基金(62073056,61876029)
国家重点研发计划(2019YFB1705103)
中央高校基本科研业务费专项资金(DUT20LAB129)
文摘
针对单一模型难以准确反映时间序列多种变化模态的问题,提出了一种基于模糊认知图的时间序列数据多模态建模方法。该方法使用随机自助法选取多个子序列,以包含各种变化模态。在各个子序列上分别建立子模糊认知图模型。使用粒计算方法对子模型进行有效融合;并分析了不同权重策略融合的性能。所建立的模型不仅可以对时间序列数据进行数值及区间预测,还具有更好的语义解释性。在公开数据集上的实验结果证明了该方法的有效性和实用性。
关键词
模糊认知图
粒计算
时间序列
模型权重
Keywords
fuzzy cognitive maps
granular computing
time series
model weight
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于时间序列数据建模的多模态模糊认知图
冯国亮
卢伟
杨建华
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
6
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