TAILIEUCHUNG - Dự báo chuỗi thời gian mờ dựa trên đại số gia tử

Bài viết đưa ra một tiếp cận mới sử dụng ĐSGT với khả năng cung cấp một mô hình tính toán hoàn toàn khác biệt so với tiếp cận mờ cho mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ. Các kết quả thử nghiệm dự báo số sinh viên nhập học tại Đại học Alabama chứng minh rằng mô hình chuỗi thời gian mờ dựa trên ĐSGT tốt hơn so với nhiều mô hình hiện có. | Kỷ yếu công trình khoa học 2015 - Phần I DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ DỰA TRÊN ĐẠI SỐ GIA TỬ Trần Quang Duy, Nguyễn Công Điều, Vũ Như Lân Khoa Toán-Tin, Đại học Thăng Long Email: , ncdieu@, vnlan@ Tóm tắt: Chuỗi thời gian mờ do Song & Chissom đưa ra năm 1993 và hiện nay được nghiên cứu rộng rãi trên thế giới cho mục đích dự báo. Tuy nhiên, độ chính xác của dự báo chuỗi thời gian theo tiếp cận mờ của Song & Chissom còn chưa cao do phụ thuộc vào quá nhiều yếu tố. Chen (1996) đã đề xuất mô hình dự báo chuỗi thời mờ rất hiệu quả chỉ sử dụng các tính toán số học đơn giản. Sau đó mô hình này được nghiên cứu cải tiến trong nhiều ứng dụng dự báo và đã có được nhiều kết quả chính xác hơn. Đại số gia tử (ĐSGT) là một tiếp cận mới được các tác giả và W. Wechler xây dựng vào những năm 1990. Mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ thể hiện qua ba giai đoạn như phép mờ hóa, xác định quan hệ mờ và phép giải mờ. Trong ĐSGT, phép mờ hóa và phép giải mờ được thay thế bằng phép ngữ nghĩa hóa và phép giải nghĩa tương ứng đơn giản hơn. Trong bài báo này, chúng tôi đưa ra một tiếp cận mới sử dụng ĐSGT với khả năng cung cấp một mô hình tính toán hoàn toàn khác biệt so với tiếp cận mờ cho mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ. Các kết quả thử nghiệm dự báo số sinh viên nhập học tại Đại học Alabama chứng minh rằng mô hình chuỗi thời gian mờ dựa trên ĐSGT tốt hơn so với nhiều mô hình hiện có. Từ khóa: Tập mờ, nhóm quan hệ mờ, đại số gia tử, dự báo chuỗi thời gian mờ. 1. MỞ ĐẦU Dự báo chuỗi thời gian là vấn đề luôn được nhiều nhà khoa học trên thế giới quan tâm nghiên cứu. và . Chissom [1] lần đầu tiên đã đưa ra quan niệm mới xem các giá trị thực định lượng trong chuỗi thời gian từ góc độ định tính. Từ đó chuỗi thời gian có thể xem như một biến ngôn ngữ và bài toán dự báo trở thành vấn đề dự báo các giá trị ngôn ngữ của biến ngôn ngữ. Có thể coi đây là quan niệm mới về chuỗi thời gian có tính đột phá. Tuy nhiên mô hình tính toán nhóm quan hệ mờ .

• Du lịch
• Tập mờ
• Nhóm quan hệ mờ
• Đại số gia tử
• Dự báo chuỗi thời gian mờ
• Đại học Alabama
• Chuỗi thời gian mờ
• Mạng nơron mờ
• Mạng nơron mờ đa tác động
• Lý thuyết tập mờ
• Hệ suy diễn mờ Mamdani
• Hệ suy diễn mờ Takagi Sugeno
• Hệ suy diễn mờ Tsukamoto
• Cơ bản về tập mờ
• tập mờ loại hai
• tập mờ loại 2 nhúng
• giảm loại và khử mờ
• luận văn thạc sĩ
• khoa học máy tính
• Không gian tô pô mờ
• Không gian xấp xỉ mờ
• T mờ thô
• Lý thuyết tập thô
• Logic mờ ứng dụng
• Đề thi Logic mờ ứng dụng
• Kiểm tra giữa kỳ Logic mờ ứng dụng
• Bài tập Logic mờ ứng dụng
• Xác định số mờ
• Phân hoạch tập C
• Cơ sở dữ liệu mờ
• Dữ liệu mờ bức tranh
• Quan hệ mờ bức tranh
• Tập mờ bức tranh
• Dữ liệu tập mờ
• Tập thô mờ
• Bảng quyết định mờ
• Phân hoạch mờ
• Quan hệ tương tự mờ
• Miền dương mờ
• Rút gọn thuộc tính
• Tập rút gọn
• Logic mờ và ứng dụng
• Tài liệu về logic mờ
• Mệnh đề mờ
• Suy diễn mờ
• Các phép toán trên tập
• Mạng nơron
• Kiến thức cơ sở của Hệ mờ
• Logic mờ
• Điều khiển mờ
• Mô hình cơ sở điều khiển mờ
• Bài giảng Điều khiển mờ
• Tìm hiểu điều khiển mờ
• Các thuật ngữ trong logic mờ
• Biến ngôn ngữ
• Phép toán trên tập mờ
• Hệ mờ mạng nơron
• Ứng dụng hệ mờ
• Cơ sở hệ mờ
• Công nghệ tính toán mềm
• Nhập môn điều khiển mờ
• Tính phi tuyến của hệ mờ
• Phép bù của một tập mờ
• Luật hợp thành mờ
• Quan hệ truyền đạt
• Quan hệ tương đương mờ
• Khoảng cách mờ
• Khoảng cách mờ giữa hai phân hoạch mờ
• Xây dựng thuật toán Heuristic
• Biểu diễn tập mờ loại hai
• Biểu diễn tập mờ
• Đại số gia tử mức K
• Tính trọng tâm của tập mờ
• Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính
• Cài đặt lớp tập mờ
• Công cụ xử lý tập mờ
• định nghĩa tập mờ
• thuật ngữ trong logic mờ
• Tạp chí Khoa học
• Phép hợp thành mờ
• Khai phá luật kết hợp mờ
• Quan hệ mờ
• Cơ sở dữ liệu quan hệ mờ
• Phép toán đại số quan hệ mờ
• Thuyết tập mờ
• Tập mờ trực cảm
• Toán tử lôgic mờ trực cảm
• T chuẩn mờ trực cảm
• T đối chuẩn mờ trực cảm
• T chuẩn lũy linh T
• Tập con mờ
• Định lý De Morgan
• hàm biến mờ
• Mệnh đề tương đương
• Lý thuyết mờ
• Các phép toán trên tập mờ
• Điều khiển tối ưu
• Điều khiển thông minh
• Bài giảng môn học Logic mờ và ứng dụng
• Logic toán học
• Hệ thống logic mờ
• Phương pháp toán trong tin học
• Lập luận mờ
• Bài toán mờ
• Lợi điểm khi dùng logic mờ
• Giới hạn của logic mờ
• Luận văn Thạc sĩ khoa học
• Luận văn Thạc sĩ ngành Toán học
• Phương pháp toán sơ cấp
• Nhóm con mờ
• Nhóm con mờ tự do
• Tinh chỉnh tham số mờ gia tử
• Xây dựng hệ mờ phân lớp