基于IGOWLA算子及三元区间数相似度的区间型组合预测模型

论文摘要

为了提高区间型数据的预测精度,构建了一种基于诱导广义有序加权对数平均(IGOWLA)算子及三元区间数相似度的区间型组合预测模型.首先将传统的区间数转化为三元区间数,然后利用IGOWLA算子对三元区间数进行集结,最后选取三元区间数相似度作为相关性指标构建模型.实例分析表明,该模型能有效地提高区间型数据的预测精度,是一种优性组合预测模型.另外,通过分析模型中的参数λ,给出了参数λ的最优取值范围.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杜康,袁宏俊

关键词: 算子,相似度,三元区间数,区间型组合预测

来源: 延边大学学报(自然科学版) 2019年03期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 安徽财经大学统计与应用数学学院

基金: 国家社会科学基金青年项目(13CTJ006),国家自然科学基金资助项目(71803001)

分类号: O212.1

DOI: 10.16379/j.cnki.issn.1004-4353.2019.03.002

页码: 194-200

总页数: 7

文件大小: 323K

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标签：算子论文;  相似度论文;  三元区间数论文;  区间型组合预测论文;