Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Bài báo là sự tiếp tục những nghiên cứu ứng dụng ĐSGT trong lĩnh vực dự báo chuỗi thời gian mờ, một lĩnh vực mới đang được nhiều nhà khoa học trên thế giới đi sâu nghiên cứu. Trên cơ sở chuỗi dữ liệu về số lượng sinh viên nhập học tại trường Đại học Alabama qua các năm 1971 đến 1992, bài báo đề xuất phương pháp dự báo hoàn toàn mới dựa trên ĐSGT và so sánh với kết quả của Song, Chissom [1,2], Chen [3], Hwang [5]và Huarng [4]. Qua đó thấy rằng: sai số dự báo được đánh giá qua tiêu chuẩn bình phương trung bình (MSE) theo tiếp cận ĐSGT nhỏ hơn nhiều so với MSE trong mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ của các tác giả nêu trên. | Vũ Như Lân và Đtg Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 122(08): 95 - 101 DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ SỬ DỤNG ĐẠI SỐ GIA TỬ Vũ Như Lân1*, Nguyễn Tiến Duy2, Trịnh Thúy Hà3 1Viện công nghệ thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam 2Đại học Kỹ thuật công nghiệp - ĐH Thái Nguyên, 3Đại học Công nghệ thông tin &Truyền thông -ĐH Thái Nguyên TÓM TẮT Song, Chissom [1, 2] lần đầu tiên đã đưa ra khái niệm mới về chuỗi thời gian mờ. Tuy nhiên mô hình tính toán nhóm quan hệ mờ trong mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ quá phức tạp và do đó độ chính xác của dự báo không cao. Chen [3] đã thay đổi cách tính toán nhóm quan hệ mờ bằng các phép tính số học đơn giản để có được kết quả dự báo tốt hơn. Đại số gia tử (ĐSGT) là một tiếp cận mới được các tác giả N.C.Ho và W. Wechler xây dựng vào những năm 1990, 1992[6,7] khi đưa ra một mô hình xử lí các giá trị ngôn ngữ của biến ngôn ngữ hoàn toàn khác biệt so với tiếp cận mờ. Bài báo là sự tiếp tục những nghiên cứu ứng dụng ĐSGT trong lĩnh vực dự báo chuỗi thời gian mờ, một lĩnh vực mới đang được nhiều nhà khoa học trên thế giới đi sâu nghiên cứu. Trên cơ sở chuỗi dữ liệu về số lượng sinh viên nhập học tại trường Đại học Alabama qua các năm 1971 đến 1992, bài báo đề xuất phương pháp dự báo hoàn toàn mới dựa trên ĐSGT và so sánh với kết quả của Song, Chissom [1,2], Chen [3], Hwang [5]và Huarng [4]. Qua đó thấy rằng: sai số dự báo được đánh giá qua tiêu chuẩn bình phương trung bình (MSE) theo tiếp cận ĐSGT nhỏ hơn nhiều so với MSE trong mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ củacác tác giả nêu trên. Từ khoá: Tập mờ, Chuỗi thời gian mờ, Quan hệ logic mờ, Đại số gia tử MỞ ĐẦU* Trong những năm gần đây, có rất nhiều tác giả trên thế giới quan tâm nghiên cứu mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ do Song, Chissom đưa ra đầu tiên [1,2] và được Chen [3] cải tiến. Tuy nhiên, độ chính xác dự báo còn phụ thuộc vào quá nhiều yếu tố. Vì vậy cho đến nay, mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ luôn được nhiều chuyên gia trên thế giới cải tiến để có được kết quả .
