【摘 要】
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移动加权平均与时间序列分析是息息相关的.然而利用移动加权平均对所研究主体的未来走向与趋势进行预测时,权重向量并非能够独立度量,即不满足经典概率的可列可加性,因此基于
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移动加权平均与时间序列分析是息息相关的.然而利用移动加权平均对所研究主体的未来走向与趋势进行预测时,权重向量并非能够独立度量,即不满足经典概率的可列可加性,因此基于非可加测度的Choquet积分已应用到基于关联的决策分析中.另一方面,由于客观事物的模糊性和不确定性,所以在涉及对象的评价和决策时,决策者更倾向于采用自然语言变量进行描述和集成.本文借助于模糊测度将不确定属性指标相互关联的事实融入到评价过程中,系统地研究了基于非可加测度和直觉模糊语言变量的Choquet积分与时间序列评价模型.首先,考虑到数据的模糊性与不确定性,利用非可加测度σ-λ律,将模糊数列移动加权平均的计算转化为基于非可加测度的Choquet积分,通过所建立的Choquet积分卷积公式,提出和研究了基于ρ-λ律非可加测度的模糊数列移动加权平均原理,并讨论了其计算方法和算法实现.其次,利用区间值直觉模糊不确定语言变量,提出了基于区间值直觉模糊不确定语言变量Choquet积分算子(IVIULC)gλ,通过遗传算法对模糊测度gλ与参数λ进行了计算;根据模糊变换,在对时间序列进行分解的基础上,凭借所提出的区间值直觉模糊不确定语言环境下的Choquet积分算子(IVIULC)gλ,研究了时间序列趋势的区间值直觉模糊不确定语言评价模型.最后,给出了关于时间序列趋势的区间值直觉模糊不确定语言评估与合成的具体算法和算例.
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