Den suddiga tidsserien har nyligen fått ökad uppmärksamhet på grund av sin förmåga att hantera vaga och ofullständiga uppgifter. Det har funnits en mängd olika modeller som utvecklats för att antingen förbättra prognosnoggrannheten eller minska beräkningen overhead. Problemen med att kontrollera osäkerheten vid prognostisering, effektivt dela upp intervaller och konsekvent uppnå prognosnoggrannhet med olika intervalllängder har dock sällan undersökts. I detta dokument föreslås en ny deterministisk prognosmodell för att hantera dessa viktiga frågor. Dessutom är en viktig parameter, den maximala längden av subsekvens i en suddig tidsserie som resulterar i ett visst tillstånd, deterministiskt kvantifieras. Experimentella resultat med hjälp av universitetet i Alabamas inskrivningsdata visar att den föreslagna prognosmodellen överträffar de befintliga modellerna när det gäller noggrannhet, robusthet och tillförlitlighet. Dessutom följer prognosmodellen principen om konsekvens att en kortare intervalllängd leder till mer exakta resultat.
De experimentella resultaten REF visar att exaktheten i prognoser förbättrar prognostiseringen av universitetet i Alabamas inskrivning som ett resultat av att använda den nya kartteknik.
Deterministic fuzzy time series model for forecasting enrollments
{'venue': 'Comput. Math. Appl.', 'journal': 'Comput. Math. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}