针对单一模型难以准确反映时间序列多种变化模态的问题,提出了一种基于模糊认知图的时间序列数据多模态建模方法。该方法使用随机自助法选取多个子序列,以包含各种变化模态。在各个子序列上分别建立子模糊认知图模型。使用粒计算方法对子模型进行有效融合;并分析了不同权重策略融合的性能。所建立的模型不仅可以对时间序列数据进行数值及区间预测,还具有更好的语义解释性。在公开数据集上的实验结果证明了该方法的有效性和实用性。
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