基于最小二乘法的粒度决策演化模型预测方法

粗糙集理论是一种处理不确定知识的数学工具,目前在时间序列数据的研究已经取得了一定的成果,但这些研究都停留在静态表的基础上,在实际应用中有着明显的局限性。该文研究多粒度时间序列下各个粒度所产生的决策间的相互关联性,在粒度决策演化模型的基础上,利用最小二乘法设计了新的预测方法,通过实例验证了算法适合于该模型的预测,具有良好的效果。