檢索結果：共7筆資料 檢索策略： "呂永和".ccommittee (精準) and ckeyword.raw="模糊時間序列"
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近幾年來，模糊時間序列已被用在處理各種預測問題上。藉由觀察變化的趨勢，運用模糊時間序列可以得到更好的預測結果。一般而言，一個預測的問題可能不只有一項重要因素，如果我們能考慮多個因素並能適切地運用它們…
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本論文根據模糊時間序列及模糊邏輯關係提出兩個處理預測問題之新方法。在本論文的第一個方法中，我們根據模糊時間序列來預測台灣股價加權指數，並根據歷史資料建立一階模糊時間序列，對主要因素的變化量(台灣股價…
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在本論文中，我們根據模糊邏輯關係、模糊趨勢邏輯關係群、K-Means分群演算法、相似度測量及粒子群最佳化技術提出兩個模糊預測之新方法以處理預測問題。在本論文所提之第一個方法中，我們根據模糊邏輯關係、…
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近年來，模糊時間序列成功被應用在處理預測問題，從過去的時間序列歷史資料中，我們可以發現每筆資料變化量的斜率是一個重要的訊息，由此可發現此時間序列資料具有某種變化的趨勢，進一步，我們可以利用這個趨勢來…
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在本論文中，我們根據兩因子高階模糊趨勢邏輯關係群及模糊邏輯關係之 趨勢機率提出一個作模糊預測的新方法。首先，我們分別將主要因子及第二因子的歷史訓練資訊轉換為模糊集合，並且形成兩因子高階模糊邏輯關係…
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模糊時間序列已經被用來處理很許多預測問題，例如：學生註冊人數的預測、溫度預測、貨物需求量預測、股票預測等。目前已存在之模糊時間序列預測的方法之目標均在追求更高的預測準確率。只要我們能預測的愈準確，那…
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近幾年來，有許多學者專家提出以模糊時間序列來處理預測問題的方法。很明顯的，一個事件可能會被多項因素所影響。因此，在處理預測問題時，考慮多項因素將會比只考慮一項因素作出更準確的預測。本論文根據遺傳演算…