一种面向时间序列趋势预测的模糊信息粒化方法

摘要

本发明公开了一种面向时间序列趋势预测的模糊信息粒化方法，涉及粒度计算技术领域。该方法是给定一个时间序列窗口，选取数据集中最小值与最大值分别作为梯形模型的参数、；对原始时间序列窗口进行插值，形成新的时间序列窗口；对新产生的时间序列采用数据遍历的方法确定梯形模糊集支撑边界和。优点：能够完全包含底层信息粒中的时序离散数据，较好的支持离散数据外的未知数据，配合现有预测方法，能够显著提高时间序列趋势预测效果，具有较高的现实意义和实用价值。