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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.
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