典型文献
基于邻域粗糙集理论的组合预测单项模型选择
文献摘要：
针对已有的基于经典粗糙集理论的组合预测单项模型选择方法存在的问题与不足,引入邻域粗糙集理论加以改进.首先采用kmeans算法对决策表进行适应性改进,使其符合邻域粗糙集的理论框架;然后,根据不同属性集中对应属性值的分布范围对每个属性集分别设置不同的邻域半径,使粒化结果更为科学合理;最后,结合均方根误差构造出新的属性重要度使其包含信息更为全面,有利于提高预测精度.分别采用四种组合预测方法对不经选择的模型集、原方法和改进方法得到的模型集进行组合并对比分析,验证了模型选择的必要性与改进方法的有效性..
文献关键词：
邻域粗糙集;kmeans法;邻域半径;模型选择
中图分类号：
作者姓名：
林名驰;王成宇;唐政
作者机构：
海军工程大学 管理工程与装备经济系,湖北 武汉430033;292690部队施工管理室,海南 三亚572000
文献出处：
引用格式：
[1]林名驰;王成宇;唐政-.基于邻域粗糙集理论的组合预测单项模型选择)[J].数学的实践与认识,2022(04):164-171
A类：
B类：
邻域粗糙集,粗糙集理论,模型选择,选择方法,问题与不足,加以改进,kmeans,对决,决策表,同属,属性集,应属,属性值,分布范围,邻域半径,粒化,属性重要度,组合预测方法,不经,改进方法
AB值：
0.313545
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
