论文研究 从风险角度看概率模糊回归方法

模糊回归分析是预测现实世界中不确定信息的重要回归分析方法。 在本文中，输入数据清晰随机。 输出数据为梯形模糊数，引入三种不同的风险偏好和混沌优化算法建立模糊回归模型。 根据观测值与估计值之间的最小总价差原理，开发了风险中性，规避风险和寻求风险的模糊回归模型，以获得模糊线性回归模型的参数。 混沌优化算法用于确定随机变量的数字特性。 采用平均绝对百分比误差和误差方差来比较建模结果。 股票评级案例用于评估模糊回归模型。 与五种现有方法的比较表明，我们提出的方法具有令人满意的性能。