计算机应用研究

作者：张起荣,王彪,

单位：琼台师范学院信息科学技术学院,海口571127；

关键词：时间序列分析,人机协同,语言型群决策,可持续评估,云模型,

基金：海南省自然科学基金资助项目(624MS073)；重庆市自然科学基金创新发展联合基金资助项目(CSTB2023NSCQ-LZX0006)；；

语言型多属性群决策方法是复杂系统可持续评估的重要工具，当前研究存在动态建模能力不足与主客观数据割裂问题。从有效获取序列多周期动态模式、平衡主客观数据影响出发，提出一种基于时间序列增强与人机协同的语言型可持续群决策方法。首先，针对语言型数据的模糊性与随机性特点，构建了Z-number与正态云模型结合的不确定性转换框架，实现语言术语到定量数据的精准转换。其次，设计ARIMA-LSTM混合时间序列模型，分层次捕捉线性与非线性动态特征，提升多周期预测精度；进一步提出双层人机协同机制，通过AI辅助标注与群体共识优化，减少专家标注工作量并平衡主客观数据权重。在动态决策阶段，引入滑动窗口熵权法与趋势修正因子动态调整属性权重，增强排序结果的可解释性。仿真实验结果表明，所提方法在动态适应性与结果稳定性上提升明显，为动态复杂场景下的可持续群决策提供了有效支持。

来源：2026年第2期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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