TAILIEUCHUNG - Một phương pháp mới dự báo chuỗi thời gian mờ dựa trên ngữ nghĩa ngôn ngữ

Bài viết đề xuất một phương pháp mới, sử dụng phép ngữ nghĩa hóa và giải ngữ nghĩa của đại số gia tử trong bài toán dự báo số lượng sinh viên nhập học của Trường Đại học Alabama. Mô hình dự báo, các kết quả và so sánh cũng sẽ được đưa ra thảo luận. | Kỷ yếu Hội nghị Khoa học Quốc gia lần thứ IX Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR 9 Cần Thơ ngày 4-5 8 2016 DOI MỘT PHƯƠNG PHÁP MỚI DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN MỜ DỰA TRÊN NGỮ NGHĨA NGÔN NGỮ Nguyễn Duy Hiếu1 Nghiêm Văn Tính2 Vũ Như Lân3 1 Trƣờng Đại học Tây Bắc 2 Trƣờng Đại học Kỹ thuật Công nghiệp Đại học Thái Nguyên 3 Trƣờng Đại học Thăng Long hieu3210@ nghiemvantinh@ vnlan@ TÓM TẮT Dự báo chuỗi thời gian là bài toán đã được rất nhiều tác giả trong và ngoài nước quan tâm nghiên cứu trong những năm gần đây. Tuy nhiên việc dự báo trên những dữ liệu có sự biến đổi lớn những dữ liệu được ghi nhận bằng các nhãn ngôn ngữ đã tạo ra những khó khăn khi giải quyết bằng các phương pháp toán học thống kê truyền thống. Vì vậy Q. Song và Chissom đã đề xuất mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ. Kể từ đó tới nay đã có nhiều nghiên cứu theo hướng này nhằm đưa ra những phương pháp mới và cải tiến những phương pháp đã có nhằm tăng độ chính xác của dự báo. Trong nội dung bài báo này chúng tôi đề xuất một phương pháp mới sử dụng phép ngữ nghĩa hóa và giải ngữ nghĩa của đại số gia tử trong bài toán dự báo số lượng sinh viên nhập học của Trường Đại học Alabama. Mô hình dự báo các kết quả và so sánh cũng sẽ được đưa ra thảo luận. Từ khóa Dự báo chuỗi thời gian chuỗi thời gian mờ đại số gia tử ngữ nghĩa ngôn ngữ. I. MỞ ĐẦU Vấn đề dự báo tƣơng lai luôn là mong muốn mơ ƣớc của con ngƣời từ khi xuất hiện tới nay. Dự báo trƣớc đƣợc những sự việc hiện tƣợng xảy ra trong tƣơng lai giúp cho con ngƣời hoạch định tốt hơn công việc của mình giúp nâng cao hiệu quả tiết kiệm thời gian và giảm bớt công sức trong công việc. Trong vài chục năm gần đây đã có rất nhiều nghiên cứu trong và ngoài nƣớc đƣợc đƣa ra nhằm giải quyết bài toán dự báo. Những nghiên cứu đó dù đi theo hƣớng nào đi chăng nữa thì mục tiêu cũng nhằm nâng cao độ chính xác của kết quả dự báo và giảm bớt khối lƣợng tính toán của bài toán này. Những dữ liệu con ngƣời thu

• Toán học
• Dự báo chuỗi thời gian mờ
• Ngữ nghĩa ngôn ngữ
• Ngữ nghĩa ngôn ngữ
• Luật dự báo chuỗi thời gian mờ
• Tham số ngữ nghĩa hóa
• Chuỗi thời gian mờ
• Mô hình chuỗi thời gian mờ
• Chuỗi thời gian mờ bậc nhất
• Nhóm quan hệ mờ
• Dự báo chuỗi thời gian
• Phép tính số học
• Quan hệ mờ
• Nhóm quan hệ mờ phụ thuộc thời gian
• Tối ưu bày đàn
• Chuỗi thời gian mờ trên ngữ nghĩa
• Đại số gia tử
• Mờ hóa dữ liệu
• Giải mờ dữ liệu
• Phương pháp dự báo chuỗi thời gian
• Tiếp cận đại số gia tử
• Chuỗi thời gian
• Tham chiếu của chuỗi thời gian
• Tập mờ
• Đại học Alabama
• Mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ
• Kỹ thuật phân cụm
• Phân cụm dựa trên đồ thị
• Dự báo dữ liệu tuyển sinh
• Quan hệ logic mờ
• Thuật toán tối ưu bầy đàn
• Luận án Tiến sĩ
• Ứng dụng mô hình xích Markov
• Mô hình xích Markov và chuỗi thời gian mờ
• Mô hình hóa chuỗi thời gian
• Quy luật mờ của chuỗi thời gian
• Xích Markov bậc cao
• Tóm tắt luận án Tiến sĩ Toán học
• Thời gian mờ
• Số lượng doanh nghiệp
• Mô hình dự báo mờ
• Dự toán doanh nghiệp
• Quản trị doanh nghiệp
• Dự báo đỉnh mặn
• Đỉnh mặn tại các trạm đo chính
• Các trạm đo chính của tỉnh Cà Mau
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính
• Mô hình dự báo tuyển sinh
• Lý thuyết tập mờ
• Mô hình xích Markov
• Tổng quan xích Markov
• Xích Markov trong dự báo chuỗi thời gian
• Thuật toán tối ưu bày đàn
• Thuật toán PSO
• Thị trường chứng khoán
• Chỉ số TAIFEX
• Kỹ thuật giải mờ
• Giá trị MSE
• Dự báo mức độ tiêu thụ điện
• Ngữ nghĩa định lượng tối ưu
• Phương trung bình
• Chuỗi dữ liệu
• Luận án Tiến sĩ Máy tính
• Phân cụm mờ
• Đại số tuyến tính
• Ngữ nghĩa định lượng tối đa
• Mô hình ngữ nghĩa định lượng tối ưu
• Dự báo thị trường chứng khoán
• Thị trường chứng khoán Đài Loan
• Tạp chí khoa học
• Cải biên thuật toán bậc cao của singh
• Cải biên thuật toán bậc cao
• Biến ngôn ngữ
• Mối quan hệ mờ
• Mô hình chuỗi thời gian
• Mô hình Arima
• Mô hình Support vector machine
• Thuật giải SVM
• Mô hình ARIMA mờ