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針對現(xiàn)有直覺模糊時間序列模型中直覺模糊關(guān)系組和確定性轉(zhuǎn)換規(guī)則過度依賴訓練數(shù)據(jù)規(guī)模的問題，提出一種基于動態(tài)時間彎曲（DTW，dynamic time warping）距離的長期直覺模糊時間序列預測模型。通過直覺模糊C均值（IFCM．intuitionistic fuzzy C mean）聚類構(gòu)建直覺模糊時間序列片段庫，動態(tài)更新和維護規(guī)則庫，減少系統(tǒng)復雜度。提出基于DTW距離的直覺模糊時間序列片段相似度計算方法，有效解決不等長時間序列片段匹配問題。通過對合成數(shù)據(jù)以及包含不同時間序列模式的氣溫數(shù)據(jù)的實驗，與其他相關(guān)模型比較，說明該模型對于不同時問序列趨勢變化模式中均具有較高的預測能力，克服傳統(tǒng)模型提高模型只能滿足單一模式時問序列預測，提高模型的泛化性能。
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