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結合數據特征及分布特點提出一種基于譜聚類的模糊時間序列自適應預測方法。首先基于譜聚類的思想，根據樣本數據特征獲取其所屬論域的個數及范圍，實現向模糊時間序列的自適應轉化；然后基于Markov概率模型表示模糊時間序列中的模糊關系，從而對多步模糊關系、高階模糊關系及模糊關系的穩態進行求解；最后獲取預測值的可能模糊狀態，進而利用去模糊化方法將其還原為預測值。在真實以及人工時間序列數據上的實驗表明了所提方法的合理性與有效性。
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