FLAR模糊预测模型及其应用  

FLAR Fuzzy Forecasting Model and Application

作　　者：张洪[1] 萧德云[1] 刘震涛[2] 

机构地区：[1]清华大学自动化系 [2]清华大学台湾研究所

出　　处：《科学学与科学技术管理》2002年第7期16-19,共4页Science of Science and Management of S.& T.

基　　金：国家自然科学基金资助项目(项目编号:70041003)

摘　　要：文中提出的FLAR模糊预测模型是ETSK模型与LARF模型的有机结合体。它是与组合预测模型相似,但又与之存在着本质区别的一种预测模型。FLAR模型以TS模糊结构为模型框架,从而使预测结果的精度比普通预测方法的精度高;以系统的历史数据为模型输入,从而使输入输出的论域相同,可以从一维的角度来加以考虑,简化了模型的结构及系统参数的辨识;以一个L-R模糊数作为模型的输出,从而使预测结果更接近现实生活,能同时得出L-R型模糊预测值的均值、重心和面积参数,正对应于实际预测中常提及的三个概念:可能值,取值倾向及模糊程度。实例研究还表明,该预测方法在实际的经济、管理等的预测中是可行的。

关 键 词：L-R模糊数 FLAR模型 TS模型 LARF模型 预测 

分 类 号：G303[文化科学] N945[自然科学总论—系统科学]