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A Robust Fuzzy Time Series Forecasting Method Based on multi-partition and Outlier Detection

Chinese Journal of Electronics 2019年第5期28卷 899-905页

作者： QU Hua ZHANG Yanpeng LIU Wei ZHAO Jihong School of Software Engineering Xi'an Jiaotong University School of Electronics and Information Engineering Xi'an Jiaotong University School of Communication and Information Engineering Xi'an University of Posts and Telecommunication

We propose a robust fuzzy time series forecasting method based on Multi-partition approach and outlier detection for forecasting market prices. The multipartition approach employs a specific partition criterion for each dimension of the time series. We use a Gaussian kernel version fuzzy C-means clustering to construct the fuzzy logic relationships and detect the outliers by calculating the grade of membership. We apply an additional model, which is trained on the set of outliers by Levenberg-Marquardt algorithm, for forecasting the outliers in testing set. The experiment results show that the proposed method improves the robustness and the average forecasting accuracy rate.

关键词： Fuzzy time series Multi-partition approach Outlier detection

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