针对模糊时间序列对于预测不确定性的控制、有效的分区间隔和不同分区间隔达到一致的预测准确性方面 研究的不足, 构建了直觉模糊时间序列预测模型. 新模型应用直觉模糊?? 均值聚类算法优化序列区间划分, 充分考 虑数据点固有的模糊不确定性, 较好地反映了系统的特征分布, 提高了复杂环境中时间序列的预测性能且允许处理 多因子预测问题. 最后通过实例验证了所提出方法的有效性和优越性.