28、模糊逻辑与ARIMA模型在作物产量预测中的应用对比

模糊逻辑与ARIMA模型在作物产量预测中的应用对比

1. 引言

在全球范围内，由于环境的多因素变化，不同农作物产量的不确定性日益增加。为了能够提前获取准确的产量信息，需要采用新的预测方法。目前，有许多强大的预测方法被广泛应用，其中模糊逻辑回归和自回归积分滑动平均（ARIMA）模型是常用的两种方法。本文将对这两种方法在巴基斯坦鹰嘴豆产量预测中的应用进行比较，以确定更合适的预测模型。

2. 相关概念与定义

2.1 犹豫模糊集相关算子

• 犹豫模糊Heronian均值（HFHM） ：设$r_m(l = 1, 2, …, s)$是一组犹豫模糊元（HFEs），HFHM定义为：
  $HFHM(r_1, r_2, …, r_s) = \left(\frac{2}{s(s + 1)}\sum_{l=1}^{s}\sum_{m=l}^{s} r^{\hat{h}} l \otimes r^{\hat{j}}_m\right)^{\frac{1}{\hat{h}+\hat{j}}}$
  当$\hat{h} = \hat{j} = \frac{1}{2}$时，HFHM变为基本HFHM（BHFHM）：
  $BHFHM(r_1, r_2, …, r_s) = \frac{2}{s(s + 1)}\sum {l=1}^{s}\sum_{m=l}^{s} \sqrt{r_l \otimes r_m}$
• 犹豫模糊几何Heronian均值（HFGHM） ：定义为：
  $HFGHM(r_1, r_2, …, r_s) = \f